Detalle

Resumen

La segmentación de imágenes médicas es un campo crucial en la investigación y el diagnóstico médico. El uso de técnicas de Deep Learning ha revolucionado esta área al proporcionar herramientas capaces de extraer características de las mismas con precisión y, a la vez, automatizar el proceso. Una correcta segmentación resulta crucial para poder realizar un tratamiento o un diagnóstico adecuado. El Deep Learning se basa en redes neuronales profundas, que son capaces de aprender características complejas y representaciones abstractas a partir de grandes conjuntos de datos. Estas redes se entrenan utilizando algoritmos de aprendizaje automático para reconocer y clasificar diferentes regiones de interés en las imágenes. En este seminario aprenderás técnicas de segmentación de imágenes basadas en Deep Learning, y las compararás con las técnicas tradicionales. Además, se presentarán los formatos de imágenes más frecuentemente utilizados en el campo médico, diferenciándolos de otros formatos de imágenes más comunes. Al terminar, serás capaz de crear una red neuronal profunda desde cero, importar imágenes médicas de diferente formato a un formato común, y utilizarlas de forma adecuada para entrenar tu propio modelo capaz de realizar segmentación de órganos. Es recomendable que quienes participen en el seminario tengan conocimientos de programación, ya que se realizará utilizando Python, notebooks de Jupyter, y Keras.