강의목록 도움말
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1. Introduction to medical image analysis강의시간01:38:17
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1.Overview
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- 강의시간07:25
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2.Introduction to medical image analysis 1
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- 강의시간09:21
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3.Introduction to medical image analysis 2
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- 강의시간18:27
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4.PACS/DICOM/Visualization
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- 강의시간13:52
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5.Image acquisition
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6.X-ray / CT / PET
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7.Magnetic Resonance Imaging (MRI)
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- 강의시간19:08
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Quiz 1
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2. Medical image classification(1)강의시간01:35:00
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1.Introduction to medical image classification
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2.Linear Regression
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3.Logistic Regression
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4.Neural Network
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5.Image Classification
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6.Medical image classification
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7.Classification with demographic scores
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Quiz 2
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3. Medical image classification(2)강의시간01:33:55
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1.Property of Deep Neural Network
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2.Convolution
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3.Convolutional Neural Network (CNN)
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4.Advanced CNNs (LeNet, AlexNet, VGG)
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5.Advanced CNNs (ResNet, InceptionNet, DenseNet)
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6.3D CNN with demographic scores
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Quiz 3
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4. Medical image classification(3)강의시간01:17:51
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1.Overall procedure
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2.Validation
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3.Overfitting / Regularization
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4.Transfer Learning
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5.Data Augmentation
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6.Evaluation of classification model
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7.Evaluation of classification model (Multi-label)
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- 강의시간09:44
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Quiz 4
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5. Medical image classification(4)강의시간01:16:54
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1.Feature selection using L1 regularization
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2.Feature selection using Entropy / Mutual information
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3.Feature extraction using Deep Learning
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4.Class Activation Map
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5.Weekly supervised learning
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6.Multiple instance learning
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Quiz 5
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6. Medical image segmentation(1)강의시간01:10:51
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1.Introduction to medical image segmentation
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2.Otsu thresholding
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3.Morphological processing
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4.Region growing / Watershed algorithm
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5.Segmentation using graph model
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6.Graph cut optimization
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Quiz 6
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7. Medical image segmentation(2)강의시간01:22:22
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1.Active Contour Model
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2.Atlas based method / Label fusion
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3.Segmentation via learning based method
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4.Principle Component Analysis (PCA)
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- 강의시간14:42
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5.Active shape model
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- 강의시간22:41
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6.Segmentation using classifier
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- 강의시간13:35
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Quiz 7
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8. Medical image segmentation(3)강의시간01:22:11
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1.Fully Convolution Network(FCN)
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2.U-net
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3.Dilated Convolution
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- 강의시간10:03
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4.DeepLab V3+
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- 강의시간10:06
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5.Segmentation using 3D CNN
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- 강의시간08:07
-
6.Loss Function
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- 강의시간10:00
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7.Segmentation Metric
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Quiz 8
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9. Medical image Enhancement(1)강의시간01:04:44
-
1.Introduction to medical image enhancement
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2.Intensity normalization
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3.Histogram equalization
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- 강의시간12:16
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4.Histogram Matching
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5.Spatial Filtering
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6.Anisotropic diffusion filtering
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7.Vessel enhancement filtering
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-
Quiz 9
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10. Medical image Enhancement(2)강의시간01:23:19
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1.Filtering in frequency domain
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- 2023.07.25
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2.Filtering in 2D frequency domain
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- 강의시간17:30
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3.Spatial domain vs Frequency domain
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- 강의시간05:21
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4.Non-Local Mean denoising
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- 강의시간06:04
-
5.Denoising with Dictionary
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- 2022.03.04
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- 강의시간18:56
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6.Dictionary Learning
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- 강의시간13:28
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7.Super-resolution via dictionary learning
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- 강의시간10:58
-
Quiz 10
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11. Medical image Enhancement(3)강의시간01:01:35
-
1.SRCNN
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- 2023.05.09
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- 강의시간08:02
-
2.Upsampling strategy
- 작성자
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- 2023.05.09
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- 강의시간05:22
-
3.Deep networks for super resolution
- 작성자
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- 2023.05.09
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- 강의시간10:15
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4.Generative Adversarial Network(GAN)
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- 2022.04.08
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- 강의시간14:52
-
5.SRGAN
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6.CNN for medical image enhancement
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- 2022.04.08
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- 강의시간07:12
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7.Enhancement metric
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- 강의시간05:39
-
Quiz 11
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12. Medical image registration(1)강의시간01:35:08
-
1.Introduction to medical image registration
- 작성자
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- 2023.04.17
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- 강의시간08:00
-
2.Overview
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- 강의시간07:23
-
3.Transformation Matrix in 2D
- 작성자
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- 2022.03.21
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- 강의시간26:20
-
4.Transformation Matrix in 3D
- 작성자
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- 2022.03.21
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- 강의시간11:25
-
5.Backward warping
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- 2022.03.21
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- 강의시간06:20
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6.Interpolation
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- 강의시간14:56
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7.Similarity measure – SSD, SAD, NCC
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- 강의시간08:51
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8.Similarity measure – Mutual information
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- 강의시간11:53
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Quiz 12
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13. Medical image registration(2)강의시간01:01:37
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1.Registration types
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- 강의시간07:50
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2.Registration using main axis
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- 강의시간12:32
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3.Iterative Closest Point (ICP)
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- 강의시간05:42
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4.Nonrigid registration via ICP
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- 강의시간14:28
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5.Nonrigid registration via B-spline
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- 강의시간09:49
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6.Nonrigid registration via deformable model
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- 강의시간11:16
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Quiz 13
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14. Medical image registration(3)강의시간01:15:34
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1.Optical flow / FlowNet
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- 강의시간16:48
-
2.Data augmentation for optical flow
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- 강의시간06:44
-
3.3D image registration via CNN
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- 2022.03.21
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- 강의시간12:10
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4.Spatial Transformer Network
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- 강의시간21:15
-
5.3D image registration via unsupervised learning
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- 2022.09.29
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- 강의시간08:34
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6.Registration metric
- 작성자
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- 강의시간10:03
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Quiz 14
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- 2020.05.03
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강의평가
준비중입니다.