Conteúdo do curso
Introdução ao curso
Revise os conteúdos e as metodologias que serão aplicados neste curso.
0/2
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
0/8
Aula: Introdução à Radiomics.
20:03
Hands-on 1: Introdução à programação em Python (primeira parte)
59:44
Hands-on 2: Introdução à programação em Python (segunda parte)
37:30
Aula: Propriedades das imagens médicas.
38:18
Hands-on 3: Operações básicas com imagens em Python
41:48
Hands-on 4: Processamento de imagens médicas em Python
45:00
Aula 3: Análise de características
38:37
Avaliação do Módulo 1
00:30:00
Módulo 2: Pré-processamento e extração de características
0/7
Aula 4: Fluxo de trabalho em radiomics
29:50
Aula 5: Pré-processamento de imagens
25:58
Aula 6: Técnicas de segmentação de imagens médicas
25:48
Hands-on 5: Segmentação semiautomática de imagens médicas
40:47
Hands-on 6: Segmentação automática com Deep Learning
21:47
Hands-on 7: Extração de características com PyRadiomics.
20:26
Avaliação do Módulo 2
00:30:00
Módulo 3: Modelagem Estatística
0/8
Aula 7: Modelagem estatística (primeira parte)
40:03
Aula 8: Modelagem estatística (segunda parte)
38:32
Hands-on 8: Consolidação e construção de bancos de dados.
36:35
Hands-on 9: Limpeza de dados.
40:43
Aula 9: Técnicas de seleção de variáveis
38:19
Hands-on 10: Análise Exploratória de Dados e seleção de variáveis (primeira parte)
33:34
Hands-on 11: Análise Exploratória de Dados e Seleção de variáveis (segunda parte)
21:56
Avaliação do Módulo 3
00:20:00
Módulo 4: Machine Learning em Radiomics
0/8
Aula 10: Fundamentos de Machine Learning aplicado à Radiomics (primeira parte)
32:14
Aula 11: Fundamentos de Machine Learning aplicado à Radiomics (segunda parte)
29:00
Hands-on 12: Construção de modelos de Machine Learning para Radiomics (primeira parte)
43:16
Hands-on 13: Construção de modelos de Machine Learning para Radiomics (segunda parte)
26:15
Aula 12: Deep Learning em Radiomics
31:47
Aula 13: Reprodutibilidade e transparência
25:20
Avaliação do Módulo 4
00:30:00
Encerramento do curso
01:35
Radiomics do zero
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