In diesem Kurs haben Sie die Möglichkeit, den gesamten Arbeitsablauf der hochauflösenden Tomographie-Analyse zu erlernen und praktisch zu erproben. Sie erhalten eine Einführung in die Datenerfassung, 3D-Rekonstruktion, Segmentierung und Vernetzung und schließlich in die 3D-Modellierung der Daten, um physikalische Parameter zu extrahieren, die mechanische und Fließeigenschaften beschreiben. Der Unterricht und die Übungen finden in enger Zusammenarbeit mit führenden Experten auf diesem Gebiet statt. Die Übungen erfordern einige grundlegende Programmierkenntnisse und werden in einer gängigen Python-Umgebung durchgeführt.
Einführung in die erweiterte Tomographie
Einführung in die erweiterte Tomographie
Dozenten: Lars Pilgaard Mikkelsen
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enthalten
Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
4.7
(63 Bewertungen)
3 Wochen zu vervollständigen
bei 10 Stunden pro Woche
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Mathematische Modellierung
- Kategorie: Medizinische Bildgebung
- Kategorie: Datenverarbeitung
- Kategorie: 3D-Modellierung
- Kategorie: Analyse
- Kategorie: Jupyter
- Kategorie: Datenmanipulation
- Kategorie: Python-Programmierung
- Kategorie: Bildanalyse
- Kategorie: Simulation und Simulationssoftware
Wichtige Details
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Bewertungen
40 Aufgaben
Unterrichtet in Englisch
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In diesem Kurs gibt es 11 Module
Dieses Modul stellt den Kurs und die Philosophie hinter seiner Struktur vor
Das ist alles enthalten
1 Video1 Lektüre1 Diskussionsthema
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5 Videos1 Lektüre4 Aufgaben
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3 Videos2 Aufgaben1 Unbewertetes Labor
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5 Videos3 Aufgaben
Das ist alles enthalten
5 Videos1 Lektüre5 Aufgaben
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16 Videos11 Aufgaben8 Unbewertete Labore
Das ist alles enthalten
2 Videos2 Aufgaben
Das ist alles enthalten
5 Videos7 Aufgaben5 Unbewertete Labore3 Plug-ins
Das ist alles enthalten
2 Videos
Das ist alles enthalten
10 Videos6 Aufgaben1 Diskussionsthema7 Unbewertete Labore
Kurze Präsentation der Dozenten und im Honors-Teil Arbeit mit anderen Fällen
Das ist alles enthalten
6 Lektüren2 Unbewertete Labore
Dozenten
Lehrkraftbewertungen
4.9 (21 Bewertungen)
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Korea Advanced Institute of Science and Technology(KAIST)
MathWorks
Yale University
Warum entscheiden sich Menschen für Coursera für ihre Karriere?
Felipe M.
Lernender seit 2018
„Es ist eine großartige Erfahrung, in meinem eigenen Tempo zu lernen. Ich kann lernen, wenn ich Zeit und Nerven dazu habe.“
Jennifer J.
Lernender seit 2020
„Bei einem spannenden neuen Projekt konnte ich die neuen Kenntnisse und Kompetenzen aus den Kursen direkt bei der Arbeit anwenden.“
Larry W.
Lernender seit 2021
„Wenn mir Kurse zu Themen fehlen, die meine Universität nicht anbietet, ist Coursera mit die beste Alternative.“
Chaitanya A.
„Man lernt nicht nur, um bei der Arbeit besser zu werden. Es geht noch um viel mehr. Bei Coursera kann ich ohne Grenzen lernen.“
Bewertungen von Lernenden
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JM
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Geprüft am 10. Okt. 2022
Very complete course, it explained the workflow with high precision and good examples. The mathematical background can help you if you want to go deeper in tomography.
AG
4
Geprüft am 14. Apr. 2025
Learning lessons are in-depth, explaining various methods in Computed Tomography with real-life examples. Thank you for making this course.
JA
5
Geprüft am 23. Nov. 2020
Eventhough this course is hard, I love it. Thankyou
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