Python ile Tıbbi Görüntülerde Otomatik Akciğer Segmentasyonu

Tıbbi görüntü analizi, doğru segmentasyona büyük ölçüde dayanır, ancak röntgen ve BT taramalarında akciğerlerin manuel olarak konturlanması zaman alıcıdır ve insan hatasına eğilimlidir. Otomatik işlem hatları geliştirmek, modern teşhis iş akışları için esastır. Bu metin tabanlı kurs, otomatik tıbbi görüntü segmentasyonunun temellerini, klinik taramaları nasıl işleyeceğinizi ve akciğer bölgelerini otomatik olarak izole etmek için bilgisayar görüşü algoritmalarını nasıl uygulayacağınızı göstererek size rehberlik eder. Öğrenecekleriniz: - DICOM dosyaları, Hounsfield birimleri ve uzamsal çözünürlük dahil olmak üzere tıbbi görüntülemenin temel terminolojisini anlayın. - OpenCV ve SimpleITK gibi modern Python kütüphanelerini kullanarak ham röntgen ve BT tarama verilerini ön işleyin. - Hızlı temel segmentasyon için klasik eşikleme ve morfolojik işlemleri uygulayın. - Semantik tıbbi görüntü segmentasyonu için özel olarak tasarlanmış U-Net gibi derin öğrenme mimarilerini keşfedin. - Dice benzerlik katsayısı ve Intersection over Union gibi endüstri standardı metrikleri kullanarak segmentasyon doğruluğunu değerlendirin. - Gürültüyü temizlemek ve hassas akciğer sınırlarını izole etmek için işlem sonrası teknikleri uygulayın. Veri ön işleme, segmentasyon yürütme ve performans değerlendirmesi için adım adım Python kodu incelemelerine geçmeden önce temel tıbbi görüntüleme kavramları ve terminolojisi ile başlayacaksınız. Bu kurs, önceden tıbbi geçmişi olmayan, tıbbi yapay zekada yeni başlayanlar, yazılım geliştiriciler ve biyomedikal görüntüleme alanına girmek isteyen sağlık verisi analistleri için tasarlanmıştır. İlk otomatik tıbbi görüntüleme işlem hattınızı oluşturmak için bugün okumaya başlayın.