Con i recenti progressi compiuti nell'ambito del Deep Learning, la computer vision ha trasformato le pratiche mediche, a partire dalla diagnosi fino ad arrivare alla prognosi, passando dalla fase di cura e alla prevenzione. Le sue applicazioni ultime includono l'analisi dei dati, l'assistenza durante le operazioni chirurgiche, il monitoraggio real-time dei pazienti e lo screening dei tumori. Tuttavia, prima che questi metodi entrino a far parte della pratica medica comune, grandi passi e intense ricerche devono essere ancora condotte per sviluppare metodi accurati, robusti, interpretabili, fondati e incentrati sull'uomo. Per questo motivo, il corso si propone di introdurre la computer vision con attenzione alle applicazioni biomediche. Il corso si concentrerà sullo sviluppo di conoscenze nell'ambito dell'imaging biomedico e sull'acquisizione di competenze di programmazione fondamentali, tra cui l'acquisizione dei dati, la formattazione, il filtraggio, la segmentazione, l'estrazione di features, l'analisi delle immagini tramite Machine Learning e Deep Learning (ad esempio, le reti neurali convoluzionali). Durante il corso si svolgeranno lezioni frontali per introdurre i concetti teorici e sessioni pratiche ad hoc in Python per applicare i metodi appresi.  Alla fine, gli studenti parteciperanno ad una challenge interna per applicare le strategie di computer vision apprese a un nuovo problema di ricerca su immagini mediche del mondo reale. Al termine del corso, gli studenti avranno acquisito le competenze necessarie per immergersi nella letteratura nell'ambito della computer vision applicata all'ambito medico e non, e saranno in grado di progettare e sviluppare soluzioni per diversi problemi inerenti all'imaging biomedico.

dal Marzo 2024 a Aprile 2024

Le aule saranno comunicate e visibili sul calendario del corso: tinyurl.com/PiAatDEIB

Per le lezioni di questo corso si cerchi #BCV101
Lezione 1 - 12/03/2024 - Sala Seminari, Ed. 20
Lezione 2 - 14/03/2024 - Aula PT.1, Ed. 20
Lezione 3 - 19/03/2024 - Sala Seminari, Ed. 20
Lezione 4 - 21/03/2024 - Aula PT.1, Ed. 20
Lezione 5 - 26/03/2024 - Aula PT.1, Ed. 20
Lezione 6 - 16/04/2024 - Aula 2A, Ed. 20
Lezione 7 - 18/04/2024 - Aula PT.1, Ed. 20
Lezione 8 - 23/04/2024 - Aula PT.1, Ed. 20