Build your ultimate AI agent
Описание курса
Область биомедицинской визуализации стремительно развивается — однако для новичков даже загрузка данных может оказаться непростой задачей. В этом вводном курсе вы освоите основы анализа изображений с помощью NumPy, SciPy и Matplotlib. Вы научитесь работать с КТ-снимком всего тела, сегментировать временной ряд МРТ сердца и определять, влияет ли болезнь Альцгеймера на структуру мозга. Даже если вы никогда прежде не работали с изображениями, по окончании курса вы будете владеть надёжным набором инструментов для работы в этой динамично развивающейся области.
Предварительные требования
Программа
Структура курса
1
Исследование
Приготовьтесь работать с N-мерными данными! В начале курса вы узнаете, как загружать, строить и исследовать N-мерные изображения на примере КТ-снимка грудной клетки человека. Вы также познакомитесь с пакетом ImageIO и отточите навыки работы с NumPy и Matplotlib.
- Данные изображений50 XP
- Загрузка изображений100 XP
- Метаданные100 XP
- Визуализация изображений100 XP
- N-мерные изображения50 XP
- Объединение изображений в стек100 XP
- Загрузка объёмов100 XP
- Поле зрения50 XP
- Продвинутая визуализация50 XP
- Создание субграфиков100 XP
- Срезы трёхмерных изображений100 XP
- Другие проекции изображения100 XP
2
Маски и фильтры
Погрузитесь в обработку изображений, работая с рентгеновскими снимками. Вы научитесь использовать паттерны интенсивности для выделения подобластей массива, а также применять свёрточные фильтры для обнаружения интересных объектов. Кроме того, вы познакомитесь с модулем SciPy `ndimage`, который содержит богатый набор инструментов для обработки изображений.
3
Измерения
В этой главе вы перейдёте к ключевому аспекту анализа изображений — измерению объектов. Работая с четырёхмерным временным рядом МРТ сердца, вы определите, есть ли у пациента риск сердечно-сосудистого заболевания. По ходу работы вы освоите основы сегментации изображений, маркировки объектов и морфологических измерений.
4
Сравнение изображений
В финальной главе вам понадобится не только собственный мозг — но и сотни других! Используя данные более 400 МРТ-снимков в открытом доступе, вы изучите основы регистрации, передискретизации и сравнения изображений. Затем вы применим извлечённые измерения, чтобы оценить влияние болезни Альцгеймера на структуру мозга.
Анализ биомедицинских изображений на Python
Курс
завершён
