Python
10人加入学习
脑PET图像分析和疾病预测
价格 ¥ 299.00
课程介绍

一、课程简介

      通过学习本案例,可掌握图像识别、图像处理、深度学习和模型评估的主要方法和技能,并为后续相关课程学习及将来从事数据分析工作奠定基础。 脑PET全称为脑部正电子发射计算机断层显像(brain positron emission tomography PET),是反映脑部病变的基因、分子、代谢及功能状态的显像。本案例以阿尔茨海默综合症为例对脑PET图像进行研究,基于海量脑PET数据集作为脑PET图像检测数据库的训练样本,构建模型对阿尔茨海默综合症进行分析和预测。
      本案例的主要分析目标如下。
      (1)对所有图像进行处理,统一规格并对图像数据进行增强。
      (2)构建AlexNet模型。
      (3)根据模型结果进行评价。

 

二、技术点

      深度学习;AlexNet模型;F1-score。

 

三、建议前置课程

授课教师

数据挖掘与人工智能金牌讲师

课程特色

视频(13)
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