Curso de Especialização em Radiomics
Atreva-se a iniciar o curso mais completo que você encontrará sobre Radiomics e Machine Learning em Radiologia para profissionais da saúde.
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Programa do Curso
Módulo 1:
- Boas-vindas e introdução.
- Instruções para Google Colab e hands-on.
- Aula 1: Introdução a Radiomics.
- Hands-on 1: Introdução à programação em Python (primeira parte).
- Hands-on 2: Introdução à programação em Python (segunda parte).
- Aula 2: 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:
- Aula 4: Fluxo de trabalho em Radiomics.
- Aula 5: Pré-processamento das imagens.
- Aula 6: Técnicas de segmentação de imagens médicas.
- Hands-on 5: Segmentação semiautomática de imagens médicas.
- Hands-on 6: Segmentação automática de imagens médicas com Deep Learning.
- Hands-on 7: Extração de características com PyRadiomics.
Avaliação do módulo 2.
Módulo 3:
- Aula 7: Modelagem estatística (primeira parte).
- Aula 8: Modelagem estatística (segunda parte).
- Hands-on 8: Consolidação e construção de bases de dados.
- Hands-on 9: Limpeza de dados.
- 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:
- Aula 10: Fundamentos de Machine Learning aplicados a Radiomics (primeira parte).
- Aula 11: Fundamentos de Machine Learning aplicados a 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 aplicado a Radiomics.
- Aula 13: Reprodutibilidade e transparência em projetos de Radiomics.
Avaliação do módulo 4.