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

Cette formation sera donnée en anglais sauf si tous les participants maîtrisent la langue française.

Pour cette formation, chaque participant doit venir avec son ordinateur portable. Les spécificités d’installation seront communiquées en amont par l’instructeur.

Les supports de cours sont en anglais.