[MedImg] 學習建議:請觀看 [MedImg-1],建立對常見腹部影像技術(如 X-ray、Ultrasound、CT、MRI)的基本認識,並特別聚焦於胰臟相關影像之解讀特性與臨床應用。
[MedImgAna] 學習建議:首先完成 [MedImgAna-1],快速理解醫學影像資料的操作方式與常見分析流程,並建立初步工具集使用概念(如 NumPy, SciPy, Matplotlib)。隨後進行 [MedImgAna-2] Image Processing in Python,深化影像處理相關技術,學習進一步的轉換與操作手法,適合已有基本程式基礎的同學。[MedImgAna-3] 與 [MedImgAna-4] 聚焦於醫學影像資料格式、常見處理方法與實務應用,包含影像結構解析、對應策略與視覺化範例,並簡介 3D Slicer、ITK-SNAP、MITK、Colab、MONAI 等常用工具。
[MedImgAna-1]
Biomedical Image Analysis in Python・DataCamp・4 hours Course
Learn the fundamentals of exploring, manipulating, and measuring biomedical image data.
The field of biomedical imaging has exploded in recent years - but for the uninitiated, even loading data can be a challenge! In this introductory course, you'll learn the fundamentals of image analysis using NumPy, SciPy, and Matplotlib. You'll navigate through a whole-body CT scan, segment a cardiac MRI time series, and determine whether Alzheimer’s disease changes brain structure. Even if you have never worked with images before, you will finish the course with a solid toolkit for entering this dynamic field.
[MedImgAna-2]
Image Processing in Python・DataCamp・4 Hours Course (Intermediate)
Learn to process, transform, and manipulate images at your will.
[MedImgAna-3]
在實踐各種人工智慧於醫學影像上的應用時,影像結構與影像處理方法為最基本需要熟知的觀念。在影片中我們將介紹影像資料格式以及幾個常見的影像處理方式,也會聚焦於一些醫學影像常見的情況與對應方式;並且會在 hands-on 影片中提供一些範例,實際利用程式查看、操作、視覺化影像。
[MedImgAna-4]
簡介 3D Slicer、ITK-SNAP、MITK、Colab、 MONAI等,醫學影像常用工具簡介。
[DICOM] 學習建議:建議優先完成 [DICOM-1] 的 DICOM 基礎理論與座標系統簡介,快速掌握醫學影像檔案格式、空間結構與常見資料互通問題。完成後,接續進行 [DICOM-3DSlicer-1] 與 [DICOM-3DSlicer-2],實際了解 3D Slicer 在 DICOM 載入與可視化操作的基本流程。
[DICOM-1]
Introduction to Digital Imaging and Communications in Medicine (DICOM)
Introduction to DICOM for Computer Vision Engineers・Shivam Sharma・December 15, 2021
DICOM Coordinate Systems — 3D DICOM for computer vision engineers・Shivam Sharma
Coordinate Systems・3D Slicer
[DICOM-3DSlicer-1]
3D Slicer 簡介・吳亭慧・國立臺灣大學・[09:55]
[DICOM-3DSlicer-2]
3D Slicer Tutorial・Jan Witowski・Playlist [01:00:27]