IA pour l'imagerie médicale

• Acquérir les connaissances sur les principes de l’IA en imagerie, les applications principales, et les limites techniques, éthiques et pratiques à leur usage.
• Résumé :
• Introduction aux applications de l’IA en imagerie (détection, caractérisation, segmentation, reconstruction d’image)
• Principes (algorithmes principaux utilisés, réseaux de neurone, machine learning, apprentissage supervisé, non supervisé)
• Données en imagerie médicale (nature des données image et texte, gestion des données, entrepôts de données, principes d’anonymisation, limites)
• Données en imagerie médicale (vérité terrain, biais, stratégies d’augmentation)
• Radiomique (méthodes, applications, limites)
• Principes éthiques et réglementaires pour l’utilisation des données de santé (cybersécurité notamment)
• Une journée de stage dans un service hospitalier