Radiomics do zero

Sobre o curso

Aprenda os fundamentos teóricos e práticos das metodologias de Radiomics. Ao finalizar este curso, você será capaz de implementar um projeto completo de radiomics em imagens médicas do zero.

Conteúdo do curso

Introdução ao curso
Revise os conteúdos e as metodologias que serão aplicados neste curso.

Boas-vindas e descrição do curso.
05:43
Instruções para uso do Google Colab
04:25

Módulo 1: Introdução à Radiomics e propriedades das imagens

Módulo 2: Pré-processamento e extração de características

Módulo 3: Modelagem Estatística

Módulo 4: Machine Learning em Radiomics

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Conteúdo do curso

Introdução ao curso Revise os conteúdos e as metodologias que serão aplicados neste curso.

Boas-vindas e descrição do curso.

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Módulo 1: Introdução à Radiomics e propriedades das imagens

Aula: Introdução à Radiomics.

Hands-on 1: Introdução à programação em Python (primeira parte)

Hands-on 2: Introdução à programação em Python (segunda parte)

Aula: Propriedades das imagens médicas.

Hands-on 3: Operações básicas com imagens em Python

Hands-on 4: Processamento de imagens médicas em Python

Aula 3: Análise de características

Avaliação do Módulo 1

Módulo 2: Pré-processamento e extração de características

Aula 4: Fluxo de trabalho em radiomics

Aula 5: Pré-processamento de imagens

Aula 6: Técnicas de segmentação de imagens médicas

Hands-on 5: Segmentação semiautomática de imagens médicas

Hands-on 6: Segmentação automática com Deep Learning

Hands-on 7: Extração de características com PyRadiomics.

Avaliação do Módulo 2

Módulo 3: Modelagem Estatística

Aula 7: Modelagem estatística (primeira parte)

Aula 8: Modelagem estatística (segunda parte)

Hands-on 8: Consolidação e construção de bancos de dados.

Hands-on 9: Limpeza de dados.

Aula 9: Técnicas de seleção de variáveis

Hands-on 10: Análise Exploratória de Dados e seleção de variáveis (primeira parte)

Hands-on 11: Análise Exploratória de Dados e Seleção de variáveis (segunda parte)

Avaliação do Módulo 3

Módulo 4: Machine Learning em Radiomics

Aula 10: Fundamentos de Machine Learning aplicado à Radiomics (primeira parte)

Aula 11: Fundamentos de Machine Learning aplicado à Radiomics (segunda parte)

Hands-on 12: Construção de modelos de Machine Learning para Radiomics (primeira parte)

Hands-on 13: Construção de modelos de Machine Learning para Radiomics (segunda parte)

Aula 12: Deep Learning em Radiomics

Aula 13: Reprodutibilidade e transparência

Avaliação do Módulo 4

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