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Radiomics desde cero

por Héctor Henríquez Categorías: Cursos, Cursos

Acerca de este curso

Aprende los fundamentos teóricos y prácticos de las metodologías de Radiomics. Al finalizar este curso serás capaz de implementar un proyecto completo de radiomics en imágenes médicas desde cero.

Contenido del curso

Introducción al curso
Revisa los contenidos y metodologías que serán aplicadas en este curso

Bienvenida y descripción del curso
05:43
Instrucciones para uso de Google Colab
04:25

Módulo 1: Introducción a Radiomics y propiedades de las imágenes

Módulo 2: Preprocesamiento y extracción de características

Módulo 3: Modelado Estadístico

Módulo 4: Machine Learning en Radiomics

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hace 3 meses

Muy buena experiencia

hace 3 meses

Muy completo.

Acerca de este curso

Contenido del curso

Introducción al curso Revisa los contenidos y metodologías que serán aplicadas en este curso

Bienvenida y descripción del curso

Instrucciones para uso de Google Colab

Módulo 1: Introducción a Radiomics y propiedades de las imágenes

Clase 1: Introducción a Radiomics

Hands-on 1: Introducción a programación en Python (primera parte)

Hands-on 2: Introducción a la programación en Python (segunda parte)

Clase 2: Propiedades de las imágenes médicas

Hands-on 3. Operaciones básicas con imágenes en Python

Hands-on 4. Procesamiento de imágenes médicas en Python

Clase 3: Análisis de características

Evaluación módulo 1

Módulo 2: Preprocesamiento y extracción de características

Clase 4: Flujo de trabajo en radiomics

Clase 5: Preprocesamiento de imágenes

Clase 6. Técnicas de segmentación de imágenes médicas

Hands-on 5. Segmentación semiautomática de imágenes médicas

Hands-on 6. Segmentación automática con Deep Learning

Hands-on 7. Extracción de características con pyRadiomics

Evaluación Módulo 2

Módulo 3: Modelado Estadístico

Clase 7: Modelado estadístico (primera parte)

Clase 8: Modelado estadístico (segunda parte)

Hands-on 8. Consolidación y construcción de bases de datos

Hands-on 9. Limpieza de datos

Clase 9: Técnicas de selección de variables

Hands-on 10. Análisis Exploratorio de Datos y selección de variables (primera parte)

Hands-on 11: Análisis Exploratorio de Datos y Selección de variables (segunda parte)

Evaluación Módulo 3

Módulo 4: Machine Learning en Radiomics

Clase 10: Fundamentos de Machine Learning aplicado a radiomics (primera parte)

Clase 11: Fundamentos de Machine Learning aplicado a radiomics (segunda parte)

Hands-on 12: Construcción de modelos de Machine Learning para radiomics (primera parte)

Hands-on 13: Construcción de modelos de Machine Learning para radiomics (segunda parte)

Clase 12: Deep Learning en Radiomics

Clase 13: Reproducibilidad y transparencia

Evaluación módulo 4

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