(487028) Deep Learning per Immagini Biomediche
Il corso di “Deep Learning per l’analisi delle immagini mediche”, accreditato da Agenas (ID evento: 487028) ha l’obiettivo di trasmettere i concetti base dell’analisi delle immagini tramite deep learning. Prevede anche esempi applicativi che comprendono immagini ecografiche, endoscopiche e RGB-D.
Il corso si articola in lezioni teoriche e pratiche, con esempi di codici su Google Colab. Sono affrontate tematiche quali le potenzialità, i limiti e gli aspetti etici del deep learning nel campo in esame. Si passa quindi alle architetture di base, passando dalla classificazione, alla segmentazione fino ad arrivare alla generazione di immagini e alla registrazione.
Il completamento del corso e il superamento della relativa verifica finale permettono ai professionisti sanitari iscritti a un Albo professionale in Italia di ottenere 5 crediti formativi.
- Acquisizione competenze tecnico-professionali:
Il corso fornisce competenze di base nell’ambito del Deep Learning applicato all’analisi di immagini mediche. I partecipanti apprendono le principali architetture e tecniche, tra cui classificazione, segmentazione, generazione e registrazione di immagini, con esempi pratici sviluppati in ambienti come Google Colab. Vengono inoltre acquisite conoscenze sull’utilizzo di dataset reali e sintetici, nonché sull’applicazione di modelli a diversi tipi di immagini (ecografiche, endoscopiche, RGB-D), includendo anche cenni agli aspetti etici dell’uso dell’AI in ambito sanitario. - Acquisizione competenze di processo:
Gli studenti sviluppano la capacità di costruire e gestire pipeline complete di analisi delle immagini: dalla preparazione dei dati (raccolta, annotazione, normalizzazione) all’addestramento dei modelli, fino alla valutazione delle prestazioni e all’interpretazione dei risultati. Attraverso esercitazioni pratiche, imparano a implementare algoritmi di deep learning, a ottimizzarne i parametri e a risolvere problemi specifici come la segmentazione o la classificazione binaria, applicando metodologie replicabili in contesti clinici reali. - Acquisizione competenze di sistema:
Il corso promuove una visione integrata dell’uso dell’intelligenza artificiale nei sistemi sanitari, evidenziando il ruolo del deep learning nel supporto alla diagnosi, al monitoraggio e alla pianificazione clinica. I partecipanti comprendono le opportunità e i limiti di queste tecnologie, nonché il loro impatto sull’organizzazione della pratica medica e sull’evoluzione della “sala operatoria del futuro”. Viene inoltre sviluppata una consapevolezza critica rispetto alle implicazioni etiche, all’affidabilità dei modelli e all’integrazione di tali strumenti nei processi decisionali sanitari.
Obiettivo formativo: Argomenti di carattere generale: sanità digitale, informatica di livello avanzato e lingua inglese scientifica. Normativa in materia sanitaria: i principi etici e civili del S.S.N. e normativa su materie oggetto delle singole professioni sanitarie, con acquisizione di nozioni di sistema (17)
Deep Learning Italia struttura le sue lezioni in maniera molto semplice: all’interno di ogni sezione ci sono video esplicativi, in cui il docente spiega la lezione, corredati da slides. Per le esercitazioni sarà utilizzato il framework Pytorch.
Il percorso di apprendimento è inoltre intervallato da test a risposta multipla che permettono di monitorare la comprensione degli argomenti di studio e si conclude con un test pratico finale nel quale verranno messe in pratica le competenze acquisite durante il corso.
Chi ha una mente aperta e predisposta all’analisi: le lezioni sono adatte a chiunque ma è necessario avere passione per i numeri e i calcoli, oltre che tanta pazienza.
Chi lavora anche full time: se sei un lavoratore full time non ti preoccupare! Potrai seguire le lezioni in completa autonomia nel tuo tempo libero.
Chi vuole crescere professionalmente: Se vuoi elevare la tua carriera Deep Learning Italia ti da l’opportunità di poterlo fare a costi contenuti.
01. Indice
- 01.01. La potenzialità del deep learning nelle immagini mediche
- 01.02. Etica e intelligenza artificiale
- 01.03. Dataset pubblicitari e iniziativa grand challenges
- 01.04. Esercitazione: Addestramento e predizione
- 01.05. Esercitazione: Classificazione Binaria
- 01.06. Esercitazione: Segmentazione (parte 1)
- 01.07. Esercitazione: Segmentazione (parte 2)
- 01.08. Intelligenza artificiale per la generazione di dataset sintetici
- 01.09. Esercitazione: Generazione di immagini
- 01.10. Registrazione di immagini
- 01.11. Stima di parametri biometrici fetali
- 01.12. Analisi di immagine ecografiche in reumatologia
- 01.13. Analisi dei polipi in immagini colonscopiche
- 01.14. Segmentazione dei vasi in fetoscopia
- 01.15. La sala operatoria del futuro
- 01.16. Metodologie di deep learning per la stima della posa dei neonati pretermine
02. Verifica finale
03. Scheda di valutazione del corso
04. Certificato
Descrizione Docenti
Il corso “Deep learning per l’analisi delle immagini mediche” è erogato da ricercatori, postdoc e dottorandi in ingegneria biomedica ed informatica con la passione per l’intelligenza artificiale.
A coordinare il corso è Sara Moccia, assistant professor e responsabile del laboratorio Artificial Intelligence for Medical Image Analysis all’Istituto di Biorobotica e Dipartimento di Eccellenza in Robotica ed Intelligenza Artificiale della Scuola Superiore Sant’Anna di Pisa.
I docenti afferiscono al laboratorio di Artificial Intelligence for Medical Image Analysis – Scuola Superiore Sant’Anna (Sara Moccia), al Vision Robotics and Artificial Intelligence lab – Università Politecnica delle Marche (Lucia Migliorelli, Maria Chiara Fiorentino, Mariachiara Di Cosmo, Giuseppe Pio Cannata), al Neuroengineering and Medical Robotics lab – Politecnico di Milano (Alessandro Casella) e all’Università di Macerata (Francesca Pia Villani).
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