Lấy mẫu lại và nội suy

Create Your Free Account

By continuing, you accept our Terms of Use, our Privacy Policy and that your data is stored in the USA.

Bài tập này là một phần của khóa học

Phân tích ảnh Y sinh học bằng Python

SkillTag.level.intermediateSkillTag.label

4.8+

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.

Exercise 1: Dữ liệu ảnh Exercise 2: Tải ảnh Exercise 3: Siêu dữ liệu (Metadata)Exercise 4: Vẽ ảnh Exercise 5: Ảnh N chiều Exercise 6: Xếp chồng ảnh Exercise 7: Tải volume Exercise 8: Trường nhìn (field of view)Exercise 9: Vẽ nâng cao Exercise 10: Tạo các subplot Exercise 11: Cắt lát ảnh 3D Exercise 12: Vẽ các góc nhìn khác

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.

Exercise 1: Cường độ ảnh Exercise 2: Cường độ Exercise 3: Biểu đồ tần suất (Histograms)Exercise 4: Mặt nạ Exercise 5: Tạo một mask Exercise 6: Áp dụng một mask Exercise 7: Tinh chỉnh một mặt nạ Exercise 8: Bộ lọc Exercise 9: Tích chập bộ lọc Exercise 10: Các hàm lọc Exercise 11: Làm mượt Exercise 12: Phát hiện đặc trưng Exercise 13: Phát hiện biên (1)Exercise 14: Phát hiện biên (2)

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.

Exercise 1: Đối tượng và nhãn Exercise 2: Phân đoạn tim Exercise 3: Chọn đối tượng Exercise 4: Tách đối tượng Exercise 5: Đo cường độ Exercise 6: Đo phương sai Exercise 7: Tách biểu đồ tần suất Exercise 8: Đo lường hình thái học Exercise 9: Tính thể tích Exercise 10: Tính khoảng cách Exercise 11: Xác định trọng tâm Exercise 12: Đo lường theo thời gian Exercise 13: Tóm tắt chuỗi thời gian Exercise 14: Đo phân suất tống máu (ejection fraction)

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.

Exercise 1: Phép biến đổi không gian Exercise 2: Tịnh tiến Exercise 3: Xoay ảnh Exercise 4: Phép biến đổi affine Exercise 5: Lấy mẫu lại và nội suy

Bài tập hiện tại

Exercise 6: Lấy mẫu lại (Resampling)Exercise 7: Nội suy Exercise 8: So sánh ảnh Exercise 9: Sai số tuyệt đối trung bình Exercise 10: Giao trên hợp Exercise 11: Chuẩn hóa các phép đo Exercise 12: Xác định các yếu tố nhiễu tiềm ẩn Exercise 13: Kiểm định khác biệt giữa các nhóm Exercise 14: Chuẩn hóa các số đo