导入
课程概述
让我们简要浏览一下课程内容。
本课程涵盖哪些内容？
在本课程中，我们将完成以下内容：
- 了解医学影像研究的基础知识。
- 理解 DICOM 和 NIfTI-1 数据格式。
- 学习分析元标签（meta tags）。
- 进行数据的转换与匿名化处理。
- 学习 窗宽窗位（windowing） 和 亨斯菲尔德单位（Hounsfield units） 及其应用方法。
- 理解图像分割任务的基本概念。
- 探索用于医学图像分割的第三方库。
- 熟悉
fastai.medical.imaging。
本课程不包含深度学习内容，仅聚焦于医学影像格式的相关知识。
谁适合学习本课程？
如果你刚刚开始学习 Python，那么本课程目前可能并不适合你。本课程面向具备 Python 基础编程能力的开发者，不适用于 Python 初学者。
所需库
- Matplotlib
- NumPy
- pandas
- OpenCV 和 skimage 为可选，但建议使用。
建议具备 Linux 命令行操作经验。本课程所有示例均基于 Python 3.8 编写。