Цель освоения программы — получение знаний в области анализа биомедицинских изображений с использованием методов машинного обучения, реализованных на языке программирования Python. Программа содержит 18 четырехчасовых практических занятия на персональных компьютерах, подключенных к сети Интернет.

Программа направлена на получение знаний в области статистического анализа биомедицинских данных с использованием методов машинного обучения и компьютерной программы ImageJ. В первом разделе студенты знакомятся c основами и методами анализа биомедицинских изображений с использованием компьютерной программы ImageJ. Второй раздел посвящен знакомству с синтаксисом и семантикой языка программирования Python, классическими методами машинного обучения, реализованными на языке Python, их использование для анализа биомедицинских изображений. Третий раздел программы посвящен изучению и практическому использованию глубоких нейронных сетей для анализа биомедицинских изображений, включая свёрточные и реккурентные нейронные сети, механизмы attention и трансформеры для создания моделей распознавания биомедицинских изображений.

Объем практической подготовки — 68 ак.ч.

Результаты обучения

• Готовность к проведению научно-исследовательских работ в области анализа биомедицинских изображений методами машинного обучения на языке программирования Python.
• Знание методов анализа изображений, основные методы машинного обучения и их реализации в пакетах Python.
• Умение использовать синтаксис и основные функции языка программирования Python при написании скриптов для обработки биомедицинских изображений, а также использовать программу обработки изображений ImageJ.
• Владение навыками анализа изображений с использованием программы ImageJ; навыками написания программ на языке программирования Python для анализа биомедицинских изображений методами машинного обучения.