Formation MONAI

Objectifs

• Découvrir l’écosystème du machine learning dans le domaine médical 
• Découvrir les outils permettant de développer, visualiser et intégrer des modèles de machine learning sur des données 3D (IRM, CT)
• Pratiquer avec le framework MONAI sur des cas concrets de segmentation sémantique et de classification

Prérequis

• Python: connaissances basiques
• Machine learning: connaissances basiques conseillées
• Traitement d’image: connaissances basiques conseillées

Programme

• Machine learning dans le domaine médical
  • Applications du machine learning dans le domaine médical
  • Challenges d’adoption de l’IA dans le domaine médical
  • Présentation de l’état de l’art
• Pris en main de MONAI
  • Introduction à MONAI
  • Aperçu des fonctionnalités de la librairie
  • Mise en place et installation d’un environnement MONAI
• Transforms de MONAI
  • Introduction au concept de Transforms en MONAI
  • Transforms de préprocessing
  • Transforms de post-processing
• Datasets, mise en cache et réseaux de neurones avec MONAI 
• Workflow complet avec MONAI
  • Workflow de segmentation sémantique
  • Workflow de classification
• MONAI Label
  • Présentation des fonctionnalités de l’outil
  • Prise en main client / serveur
  • Customisation de MONAI Label
• Déploiement et intégration de réseaux de neurones MONAI
  • Cycle de développement
  • Options de déploiement
  • Présentation de MONAI Deploy
  • Présentation du Federated Learning