Applications de l'intelligence artificielle en imagerie médicale et radiologie

Aperçu

Explorez les applications d'IA de pointe dans l'imagerie médicale avec le Dr. Hugo Aerts de Harvard, couvrant les avancées de l'apprentissage profond en radiologie, oncologie et cardiologie, ainsi que des aperçus sur les cadres open-source et les implications futures.

Programme

• Introduction à l'IA en imagerie médicale
Aperçu de l'IA et de son impact sur l'imagerie médicale
Contexte historique et évolution de l'IA en radiologie
• Fondamentaux de l'apprentissage profond
Bases des réseaux de neurones
Réseaux de neurones convolutifs (CNN) pour l'analyse d'images
Entraînement, validation et test des modèles d'apprentissage profond
• Applications de l'IA en radiologie
IA pour l'imagerie diagnostique
Études de cas en analyse d'images automatisée
Détection et classification des anomalies
• IA en imagerie oncologique
Détection et segmentation des tumeurs
Analytique prédictive pour les résultats de traitement
Apprentissage automatique dans le diagnostic et le pronostic du cancer
• IA en imagerie cardiologique
Échocardiogrammes automatisés et analyse IRM
IA pour détecter les maladies cardiovasculaires
Évaluation des risques et gestion des patients à l'aide de l'IA
• Cadres et outils open-source
Cadres d'IA populaires (par exemple, TensorFlow, PyTorch)
Utilisation de jeux de données ouverts pour l'imagerie médicale
Implémentation de solutions d'IA à l'aide d'outils open-source
• Considérations éthiques et pratiques
Confidentialité et sécurité des données dans les applications d'IA
Traiter les biais dans les modèles d'IA
Implications réglementaires et conformité en imagerie médicale
• Implications et tendances futures
Innovations à l'horizon de l'IA pour la santé
Directions de recherche en IA pour l'imagerie médicale
Préparation aux changements induits par l'IA dans la pratique médicale
• Projet de synthèse du cours
Développement d'un modèle d'IA pour l'analyse d'images médicales
Présentation et revue par les pairs des projets

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Sujets

Science des données