总结-慕课网基础课程

目的:补充基础知识,增强自己在找实习时的竞争力

时间:2020.1.1-2020.3.8

收获:上课看视频,只是建立了一个框架,真正的自己理解,是要通过思考,做题消化,才是自己的东西。

感想:自己实在是太懒了,本来很简单,很基础的课程竟然花了两个月才刷完,中间穿插了过年,论文,力扣,剑指Offer。

计算机组成原理

概述

组成

计算

操作系统

基础

计算机网络

概述+物理层+数据链路层

网络层

传输层

应用层

 

<think>好的,用户之前问过如何入门医用超声诊断设备的图像处理,我给出了分阶段的建议,现在他们针对基础阶段的医学超声原理和Python/OpenCV部分询问是否有相关的在线视频课程。首先,我需要确认用户的需求,他们可能希望找到系统化的视频资源来辅助学习,可能因为视频学习更直观或者更适合他们的学习习惯。 接下来,我需要考虑用户可能的背景。他们可能刚开始接触这个领域,对医学超声和编程都不太熟悉,所以需要推荐的课程应该从基础开始,循序渐进。同时,用户可能更偏好中文资源,但如果有优质的英文课程,也应该包括,特别是如果用户有英语能力的话。 对于医学超声原理部分,我需要回忆之前推荐的书籍和课程,是否有对应的视频课程。之前提到过Coursera的密歇根大学课程,可能需要确认是否仍然可用,或者是否有其他平台如B站、YouTube的中文课程。另外,国内的一些平台比如中国大学MOOC可能有相关资源,需要检查。 Python和OpenCV部分,用户需要基础教程,可能包括编程基础、图像处理入门。这里需要推荐一些适合初学者的课程,比如莫烦Python、吴恩达的DeepLearning.AI课程,以及官方教程。同时,用户可能需要实践项目,所以结合案例的课程会更实用。 还要考虑用户的时间安排,基础阶段是1-3个月,所以课程应该能够在几个月内完成,内容不宜过于冗长。可能需要分模块推荐,比如先学Python基础,再进入OpenCV,同时结合医学超声的理论学习。 另外,用户可能对免费资源和付费资源都有需求,需要分别列出,让他们根据自己的情况选择。例如,Coursera和Udemy可能有付费课程,而B站和中国大学MOOC可能有免费资源。 还要注意课程的更新情况,确保推荐的课程是最新的,尤其是技术类课程,避免过时的内容。例如,Python的版本是否有更新,OpenCV的教程是否针对较新的版本。 最后,可能需要总结学习路径,帮助用户合理安排时间,比如先完成Python基础,再学习OpenCV,同时每周安排时间学习医学超声原理,保持理论与实践并行。同时提醒用户结合书籍和文档,加深理解,避免只看视频而缺乏动手练习。</think>针对 **“基础阶段(1-3个月):医学超声原理 + Python/OpenCV 基础”** 的在线视频课程推荐,涵盖中英文资源,可根据需求选择: -- ### **一、医学超声原理相关课程** #### 1. **中文课程(免费/付费)** - **《医学超声成像技术》**(中国大学MOOC) - 平台:[中国大学MOOC](https://www.icourse163.org/) - 特点:系统讲解超声物理基础、成像原理及临床应用,适合零基础- **B站UP主“医学影像技术”系列视频** - 搜索关键词:**“超声成像原理”**,推荐免费科普向视频,例如: - 《超声波是如何工作的?》动画解析。 - 《B超、彩超、多普勒的区别》。 - **付费课程**(腾讯堂/易云堂) - 搜索关键词:**“医用超声设备操作与原理”**,部分课程会结合临床案例讲解成像机制。 #### 2. **英文课程(免费/付费)** - **《Basics of Ultrasound Imaging》**(Coursera) - 平台:[Coursera](https://www.coursera.org/) - 提供方:密歇根大学(需付费获得证书,可免费旁听)。 - 特点:从物理原理到成像技术全覆盖,适合英语基础较好的学习者。 - **YouTube 频道推荐**: - **“Physics of Ultrasound”** 系列(如 [Radiology Tutorials](https://www.youtube.com/@RadiologyTutorials))。 - **“How Ultrasound Works”**(GE Healthcare 官方频道)。 --- ### **二、Python/OpenCV 基础课程** #### 1. **中文课程(免费/付费)** - **《Python 入门+OpenCV 图像处理》**(B站) - UP主推荐:**“莫烦Python”**、**“跟李沐学AI”**。 - 特点:手把手代码教学,结合图像处理案例(如滤波、边缘检测)。 - **《OpenCV从入门到实战》**(- 平台:[](https://www.imooc.com/) - 特点:项目导向,包含医学图像处理案例(需付费)。 - **《Python数据分析与图像处理》**(易云堂) - 涵盖 NumPy、OpenCV 基础,适合快速上手。 #### 2. **英文课程(免费/付费)** - **《Python for Everybody》**(Coursera) - 提供方:密歇根大学(免费旁听)。 - 特点:零基础 Python 语法入门。 - **《OpenCV Fundamentals》**(Udemy) - 平台:[Udemy](https://www.udemy.com/) - 特点:实战项目丰富,常打折至¥50 左右。 - **YouTube 频道推荐**: - **“Sentdex”** 的 OpenCV 系列教程。 - **“freeCodeCamp”** 的《OpenCV Python Course》(4小时长视频)。 --- ### **三、学习路径建议** #### **第1-2个月:医学超声原理** 1. **每周目标**: - 学习基础物理原理(声阻抗、反射、B模式成像)。 - 结合动画/视频理解超声设备工作流程。 2. **资源组合**: - 中国大学MOOC课程(理论) + B站动画解析(直观理解)。 #### **第2-3个月:Python/OpenCV** 1. **每周目标**: - 掌握 Python 基础语法(变量、循环、函数)。 - 学习 OpenCV 的读图、滤波、边缘检测(如 Canny 算法)。 2. **实践项目**: - 用 OpenCV 实现超声图像去噪(示例代码见下文)。 --- ### **四、附加资源** 1. **代码实践示例**(Python/OpenCV): ```python import cv2 # 读取超声图像并去噪 image = cv2.imread("ultrasound_image.jpg", 0) # 灰度读取 denoised = cv2.fastNlMeansDenoising(image, h=10) # 非局部均值去噪 cv2.imshow("Denoised", denoised) cv2.waitKey(0) ``` 2. **文档与社区**: - OpenCV 官方文档([中文版](https://opencv.org/))。 - GitHub 搜索 **“Medical Ultrasound Processing Examples”** 参考开源代码。 --- ### **五、注意事项** - **理论与实践结合**:学完超声原理后,尝试用 OpenCV 处理公开的超声数据集(如 [Camus](https://www.creatis.insa-lyon.fr/Challenge/camus/))。 - **优先中文资源**:若英语受限,B站+中国大学MOOC足够入门,后期再补充英文论文。 按此计划,1-3个月可扎实掌握基础,后续再逐步深入算法与临床结合!
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