Dans ce cours, vous aurez l'occasion d'apprendre et d'acquérir une expérience pratique du flux de travail complet de l'analyse tomographique à haute résolution. Vous serez initié à l'acquisition des données, à la reconstruction 3D, à la segmentation et au maillage et, enfin, à la modélisation 3D des données pour extraire les paramètres physiques décrivant les propriétés mécaniques et d'écoulement. L'enseignement et les exercices se dérouleront en étroite interaction avec les meilleurs experts du domaine. Les exercices nécessiteront des compétences de base en programmation et seront réalisés dans un environnement python commun.



Introduction à la tomographie avancée



Instructeurs : Lars Pilgaard Mikkelsen
4 974 déjà inscrits
Inclus avec
(64 avis)
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Simulation et logiciels de simulation
- Catégorie : Modélisation mathématique
- Catégorie : Logiciel d'analyse des données
- Catégorie : Mathématiques appliquées
- Catégorie : Analyse d'images
- Catégorie : Programmation en Python
- Catégorie : Pensée informatique
- Catégorie : modélisation 3D
- Catégorie : Imagerie médicale
- Catégorie : Jupyter
- Catégorie : Traitement des données
- Catégorie : Analyse
- Catégorie : Analyse numérique
- Catégorie : Analyse technique
- Catégorie : Manipulation de données
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Ce module présente le cours et la philosophie qui sous-tend sa structure
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Brève présentation des instructeurs et dans la partie Honors travail avec d'autres cas
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Pour quelles raisons les étudiants sur Coursera nous choisissent-ils pour leur carrière ?




Avis des étudiants
64 avis
- 5 stars
78,12 %
- 4 stars
15,62 %
- 3 stars
4,68 %
- 2 stars
0 %
- 1 star
1,56 %
Affichage de 3 sur 64
Révisé le 23 nov. 2020
Eventhough this course is hard, I love it. Thankyou
Révisé le 10 oct. 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.
Révisé le 14 avr. 2025
Learning lessons are in-depth, explaining various methods in Computed Tomography with real-life examples. Thank you for making this course.

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