Cette UE aborde les différents aspects permettant de diagnostiquer une pathologie et suivre son évolution à partir de données images.
La partie I montre la performance des méthodes de traitement d’image basées sur l’IA pour détecter les marqueurs de pathologies. Une fois ces derniers extraits, des caractéristiques géométriques et statistiques seront étudiées pour permettre de quantifier le stade de la maladie.
La partie II entre dans le détail des principes physiques de formation des images tomodensitométriques (TMD), résonnance magnétiques (IRM), et le couplage avec la tomographie par émission de positons.
Dans la partie III, les experts radiologues montrent le choix et la mise en œuvre des protocoles d’imagerie en lien avec des pathologies ciblées et la réaction des tissus concernés.
La partie I montre la performance des méthodes de traitement d’image basées sur l’IA pour détecter les marqueurs de pathologies. Une fois ces derniers extraits, des caractéristiques géométriques et statistiques seront étudiées pour permettre de quantifier le stade de la maladie.
La partie II entre dans le détail des principes physiques de formation des images tomodensitométriques (TMD), résonnance magnétiques (IRM), et le couplage avec la tomographie par émission de positons.
Dans la partie III, les experts radiologues montrent le choix et la mise en œuvre des protocoles d’imagerie en lien avec des pathologies ciblées et la réaction des tissus concernés.
- Teacher: Douraied BEN SALEM
- Teacher: Alexandre BOUSSE
- Teacher: Valérie BURDIN
- Teacher: Pierre-Henri CONZE
- Teacher: Vincent JAOUEN
- Teacher: Julien OGNARD