Depois de fazer esses cursos, sinto-me confiante para criar visualizações e painéis profissionais
Shoebur RahmanEspecialista em compras, Giz Bangladesh
Descrição do curso
A área de imagens biomédicas cresceu muito nos últimos anos — mas, para quem está começando, até carregar os dados pode ser um desafio! Neste curso introdutório, você vai aprender os fundamentos da análise de imagens usando NumPy, SciPy e Matplotlib. Você vai navegar por uma tomografia computadorizada de corpo inteiro, segmentar uma série temporal de ressonância magnética cardíaca e verificar se a doença de Alzheimer altera a estrutura do cérebro. Mesmo que nunca tenha trabalhado com imagens, você terminará o curso com um conjunto sólido de ferramentas para entrar nesse campo dinâmico.
Pré-requisitos
Programa de estudos
Conteúdo do curso
1
Exploração
Prepare-se para conquistar a enésima dimensão! Para começar o curso, você vai aprender a carregar, construir e navegar por imagens N-dimensionais usando uma tomografia do tórax humano. Você também vai aproveitar o pacote útil ImageIO e aprimorar suas habilidades com NumPy e matplotlib.
2
Máscaras e Filtros
Vá direto ao ponto no processamento de imagens transformando radiografias. Você vai aprender a explorar padrões de intensidade para selecionar sub-regiões de um array e usar filtros convolucionais para detectar recursos interessantes. Você também vai usar o módulo ndimage do SciPy, que reúne uma verdadeira coleção de ferramentas de processamento de imagens.
3
Medição
Neste capítulo, você chega ao coração da análise de imagens: a medição de objetos. Usando uma série temporal cardíaca 4D, você vai determinar se um paciente tem probabilidade de apresentar doença cardíaca. No caminho, vai aprender os fundamentos de segmentação de imagens, rotulagem de objetos e medidas morfológicas.
4
Comparação de Imagens
No capítulo final, você vai precisar usar seu cérebro... e o de centenas de outras pessoas! A partir de mais de 400 imagens de RM de acesso aberto, você vai aprender o básico de registro, reamostragem e comparação de imagens. Em seguida, usará as medidas extraídas para avaliar o efeito da doença de Alzheimer na estrutura cerebral.
Análise de Imagens Biomédicas em Python
Curso
concluído
