Przejdź do głównej treści
Strona głównaPython

Kurs

Analiza obrazów biomedycznych w Pythonie

ŚredniozaawansowanyPoziom umiejętności
Zaktualizowano 05.2026
Poznaj podstawy eksploracji, manipulacji i pomiaru danych obrazowych biomedycznych.
Zacznij kurs za darmo
PythonData Manipulation
4 godz.
15 filmów
54 Ćwiczenia
4,400 XP
23,406
Zaświadczenie o ukończeniu

Utwórz bezpłatne konto

Kontynuuj z GooglePokaż więcej opcji

lub


Kontynuując, akceptujesz nasze Warunki korzystania, naszą Politykę prywatności oraz to, że Twoje dane są przechowywane w USA.

Uwielbiany przez kursantów z tysięcy firm

Group

Szkolisz zespół?

Wypróbuj dla firm

Opis kursu

Dziedzina obrazowania biomedycznego rozwija się w ostatnich latach w błyskawicznym tempie – jednak dla osób stawiających w niej pierwsze kroki nawet wczytanie danych może być wyzwaniem! W tym kursie wprowadzającym poznasz podstawy analizy obrazów z wykorzystaniem NumPy, SciPy i Matplotlib. Nauczysz się nawigować po tomografii komputerowej całego ciała, segmentować serie czasowe MRI serca oraz sprawdzać, czy choroba Alzheimera wpływa na strukturę mózgu. Nawet jeśli nigdy wcześniej nie pracowałeś z obrazami, po ukończeniu kursu będziesz dysponować solidnym zestawem narzędzi pozwalającym wejść w tę dynamiczną dziedzinę.

Wymagania wstępne

Intermediate Python
1

Exploration

Prepare to conquer the Nth dimension! To begin the course, you'll learn how to load, build and navigate N-dimensional images using a CT image of the human chest. You'll also leverage the useful ImageIO package and hone your NumPy and matplotlib skills.
Zacznij rozdział
2

Masks and Filters

Cut image processing to the bone by transforming x-ray images. You'll learn how to exploit intensity patterns to select sub-regions of an array, and you'll use convolutional filters to detect interesting features. You'll also use SciPy's ndimage module, which contains a treasure trove of image processing tools.
Zacznij rozdział
3

Measurement

In this chapter, you'll get to the heart of image analysis: object measurement. Using a 4D cardiac time series, you'll determine if a patient is likely to have heart disease. Along the way, you'll learn the fundamentals of image segmentation, object labeling, and morphological measurement.
Zacznij rozdział
4

Image Comparison

For the final chapter, you'll need to use your brain... and hundreds of others! Drawing data from more than 400 open-access MR images, you'll learn the basics of registration, resampling, and image comparison. Then, you'll use the extracted measurements to evaluate the effect of Alzheimer's Disease on brain structure.
Zacznij rozdział
Analiza obrazów biomedycznych w Pythonie
Kurs
ukończony

Zdobądź zaświadczenie o ukończeniu

Dodaj to poświadczenie do swojego profilu LinkedIn, CV lub życiorysu
Udostępnij to w mediach społecznościowych i podczas oceny wyników pracy
Zapisz się teraz

Dołącz do ponad 19 milionów kursantów i zacznij Analiza obrazów biomedycznych w Pythonie już dziś!

Utwórz bezpłatne konto

Kontynuuj z GooglePokaż więcej opcji

lub


Kontynuując, akceptujesz nasze Warunki korzystania, naszą Politykę prywatności oraz to, że Twoje dane są przechowywane w USA.

Rozwijaj swoje umiejętności w zakresie danych dzięki DataCamp dla urządzeń mobilnych

Rób postępy w podróży dzięki naszym kursom mobilnym i codziennym 5-minutowym wyzwaniom kodowania.