Classificazione delle immagini mediche con CNN: analisi dei raggi X con Deep Learning

Questo corso basato su testo ti guida attraverso il processo di costruzione di una rete neurale convoluzionale (CNN) per rilevare anomalie nelle immagini a raggi X. Questo corso ti aiuterà a sviluppare una rete neuronale convoluzionali per rilevamento di anomalie in immagine. Attraverso spiegazioni chiare e passaggi di codice passo-passo, esplorerai come preparare i set di dati medici, applicare moderne tecniche di aumento dei dati e valutare le prestazioni del tuo modello utilizzando metriche standard del settore. Cosa imparerai: - Comprendere l'architettura fondamentale delle reti neurali convoluzionali (CNN) e come elaborano i dati delle immagini - Preparare e preelaborare le immagini a raggi X per i modelli di deep learning utilizzando le moderne librerie Python - Applicare l'aumento dei dati per affrontare gli squilibri di classe comunemente trovati nei set di dati medici - Costruire e addestrare un modello di classificazione delle immagini per rilevare condizioni di salute specifiche dalle scansioni mediche - Valutare le prestazioni del modello utilizzando precisione, richiamo, punteggio F1 e matrici di confusione - Esplora le considerazioni etiche e le migliori pratiche per la distribuzione dell'IA nelle strutture sanitarie Il corso inizia con i concetti fondamentali delle immagini digitali e dei livelli di rete neurale prima di passare alle implementazioni pratiche del codice. Questo corso è progettato per i principianti nell'apprendimento automatico, gli sviluppatori Python interessati alle applicazioni sanitarie e gli studenti di scienze dei dati.Non è richiesta alcuna esperienza precedente con l'imaging medico. Inizia a leggere oggi per costruire il tuo primo classificatore di immagini mediche da zero.