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
5.247 bereits angemeldet
Bei enthalten
67 Bewertungen
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Bildqualität
- Kategorie: Medizinische Bildgebung
- Kategorie: Numerische Analyse
- Kategorie: Bildanalyse
- Kategorie: Digitale Signalverarbeitung
- Kategorie: Werkstoffkunde
- Kategorie: Mathematische Modellierung
- Kategorie: 3D-Modellierung
Werkzeuge, die Sie lernen werden
- Kategorie: Jupyter
- Kategorie: Python-Programmierung
Wichtige Details

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40 Aufgaben
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In diesem Kurs gibt es 11 Module
Dozenten



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Bewertungen von Lernenden
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Geprüft am 9. 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.
Geprüft am 13. Apr. 2025
Learning lessons are in-depth, explaining various methods in Computed Tomography with real-life examples. Thank you for making this course.
Geprüft am 22. Nov. 2020
Eventhough this course is hard, I love it. Thankyou

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