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Week 5 – Ultrasound and instance segmentation

Présenté par

McMedHacks

En ligne

Activités de formation

July 10th at 10:00-11:30 EDT

Speaker: Dr. Reza Forghani

Artificial Intelligence in Medical Imaging: Image-Based Biomarkers & Beyon

This presentation will provide and overview of image-based quantitative features (radiomics) and machine learning for prediction modeling and precisions diagnostics. The presentation will conclude by discussing some of the broader potential applications of artificial intelligence in medical imaging.

Workshop

July 11th at 10:00-11:30 AM EDT

Instructors: Dr. Peter Watson, Yujing Zou, Luca Weishaupt

Primer on Ultrasound Imaging

Deep learning methods have shown great success in tackling challenging computer vision tasks in contexts This talk will cover the basic principles of US imaging, and possible image artifacts you may encounter.

Mask-RCNN a popular instance segmentation architecture

A high-level introduction to Mask-RCNN, how it works, and its strengths and weaknesses.

Mask-RCNN on 2018 Data Science Bowl

A worked-out example of nucleus segmentation using Mask-RCNN.

Activités

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Projet en vedette

Détection du delirium à l'aide de paramètres physiologiques et de la surveillance de l'hypovigilance : une étude de cohorte observationnelle pilote

Membre étudiant : Raphaëlle Giguère

Le délirium est un état qui, lorsqu'il n'est pas pris en charge, est associé à une augmentation de la mortalité et à une hospitalisation plus longue des patient.e.s en soins intensifs; son dépistage devrait donc faire partie intégrante des soins. Il se caractérise par la confusion, l’anxiété et une vigilance réduite. Il est estimé que 75% des cas de délirium ne sont pas détectés à l'admission à l'hôpital. En effet, la détection d'un tel état aigu nécessite un suivi fréquent des participant.e.s, ce qui demande beaucoup de travail et d'expertise.

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