悉尼大学 ELEC5622每周课程内容解析辅导

悉尼大学 ELEC5622信号、软件和健康课程与健康信息学相关，主要介绍了医学成像信号的采集、处理和分析。课程探索了多种广泛使用的医学成像技术，如MRI、扩散MRI、X射线和CT，以及基于传统和深度学习的图像处理和机器学习方法，以分析医学图像数据进行诊断。课程中，一些常用的医学图像分析软件和平台，尤其是脑图像分析，也会涉及到。悉尼大学 ELEC5622每周课程内容解析如下。

一、悉尼大学 ELEC5622每周课程内容解析

第01周 简介(医学成像信号、类别、应用、图像平面、评估等。)

第02周 讲座：磁共振成像(MRI)——物理原理，空间定位和图像形成；教程1：大脑图像处理

第03周 讲座：磁共振弥散成像——原理、标量图和示踪成像；实验1：大脑图像处理

第04周 讲座：X射线和CT——原理、系统和成像；教程2：Python基础

第05周 讲座：PET成像——原理和图像形成；实验2：医学图像分析(边缘提取、k-means、使用python的svm)

第06周 讲座：医学图像分析——简单介绍医学图像分类和分割的常规方法；实验3：医学图像分析(续)

第07周 讲座：医学图像分析——特征提取和选择；项目1：广告分类

第08周 公休假日

第09周 讲座：测验；项目1：广告分类(续)

第10周 讲座：神经网络基础；教程3：用于深度学习的Python

第11周 讲座：医学图像分类的深度学习方法；项目2：利用深度学习进行细胞图像分类

第12周 讲座：深度学习方法的医学图像分割；项目2：利用深度学习进行细胞图像分类(续)

第13周 讲座：复习；项目2：利用深度学习进行细胞图像分类(续)

二、悉尼大学 ELEC5622每周课程最终目标

1、使用适当的软件平台来处理和分析医学成像信号。

2、解释常见医学成像技术的原理，理解如何从这些信号中形成3D医学图像的基础。

3、了解并应用医学图像处理和分析的常用技术，包括传统方法和基于深度学习的方法。

4、使用现有的医学图像处理和机器学习工具箱进行医学图像分析。

5、撰写专业技术报告并进行演示，以清晰简洁的术语交流复杂的材料。

6、通过小组项目发展基本的团队工作和项目管理技能。

需要悉尼大学 ELEC5622辅导的同学，随时可以和我们联系。无论是课程项目还是期末考试，只要同学有补习需求，我们的老师都会在第一时间为同学解答疑问并深入讲解课程。