After doing these courses, I feel confident creating professional visualizations and dashboards
Shoebur RahmanProcurement Specialist, Giz Bangladesh
Mô tả khóa học
Lĩnh vực chẩn đoán hình ảnh y sinh đã bùng nổ trong những năm gần đây – nhưng với người mới bắt đầu, ngay cả việc nạp dữ liệu cũng có thể là một thử thách! Trong khóa học nhập môn này, bạn sẽ học các nền tảng của phân tích ảnh với NumPy, SciPy và Matplotlib. Bạn sẽ điều hướng qua một ảnh CT toàn thân, phân đoạn chuỗi thời gian MRI tim, và xác định xem bệnh Alzheimer có làm thay đổi cấu trúc não hay không. Kể cả khi bạn chưa từng làm việc với ảnh trước đây, bạn sẽ kết thúc khóa học với một bộ công cụ vững vàng để bước vào lĩnh vực năng động này.
Yêu cầu tiên quyết
Chương trình học
Đề cương khóa học
1
Khám phá
Sẵn sàng chinh phục không gian N chiều! Mở đầu khóa học, bạn sẽ học cách nạp, xây dựng và điều hướng ảnh N chiều bằng một ảnh CT lồng ngực người. Bạn cũng sẽ tận dụng gói ImageIO hữu ích và trau dồi kỹ năng NumPy cùng matplotlib.
2
Mặt nạ và Bộ lọc
Đi thẳng vào cốt lõi xử lý ảnh bằng cách biến đổi ảnh X-quang. Bạn sẽ học cách khai thác mẫu cường độ để chọn các vùng con của mảng, và dùng bộ lọc chập để phát hiện những đặc trưng thú vị. Bạn cũng sẽ sử dụng mô-đun ndimage của SciPy, nơi chứa một kho công cụ xử lý ảnh quý giá.
3
Đo lường
Trong chương này, bạn sẽ đi vào trọng tâm của phân tích ảnh: đo lường đối tượng. Sử dụng chuỗi thời gian tim 4D, bạn sẽ xác định liệu một bệnh nhân có khả năng mắc bệnh tim hay không. Đồng thời, bạn sẽ học các nguyên lý của phân đoạn ảnh, gán nhãn đối tượng và đo lường hình thái học.
4
So sánh ảnh
Ở chương cuối, bạn sẽ cần dùng đến bộ não của mình... và của hàng trăm người khác! Từ dữ liệu của hơn 400 ảnh MRI truy cập mở, bạn sẽ học các kiến thức cơ bản về đăng ký (registration), lấy mẫu lại (resampling) và so sánh ảnh. Sau đó, bạn sẽ dùng các phép đo trích xuất được để đánh giá tác động của bệnh Alzheimer lên cấu trúc não.
Phân tích ảnh Y sinh học bằng Python
Hoàn
thành khóa học
