Практический курс по исследованию медицинских изображений в Python
Область медицинской визуализации стала очень популярной в последние годы, но для новичков даже загрузка данных может быть проблемой. В этом мини курсе вы изучите основы анализа медицинских изображений с помощью Python. Вы будете изучать КТ и рентген снимки, сегментировать области изображения и проводить анализ метаданных. Даже если вы никогда раньше не работали с медицинскими изображениями, то по завершению курса вы будете обладать всеми необходимы навыками.
Учебная программа:
Введение:
Об авторе курса
Пререквизиты
Чат в телеграме
Google Colab
Исследование медицинских изображений:
Введение
Форматы медицинских изображений
Загрузка и визуализация
Исследование метаданных
Конвертация изображений
Анонимизация данных
Windowing:
Что такое Windowing?
Единицы Хаунсфилда (HU)
Применение Windowing
Визуализация
Сегментация медицинских изображений:
Задача сегментации изображений
Алгоритм сегментации на основе графов Felsenszwalb
Сторонние библиотеки для сегментации медицинских изображений
Бонус — Обзор fastai.medical.imaging:
fastai.medical.imaging
- 🎯 Лучшее качество материала. Оригинальные курсы отличного качества со скидкой до 99%
- 📩Моментальная обработка заказа. Доступ пpeдоcтавляeтcя нa oблaчном хранилищe.
- 📂Пoсле оплaты открывается доступ к ссылке на облачное хранилище откудa Вы можетe поcмoтреть onlinе или скaчaть.
- 👍 Гарантия получения результата. Все обучение добавленное на проекте выкуплено и полностью в наличии
-
Надежная оплата несколько вариантов на выбор: платите как вам удобно
