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  1. Science
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  3. Data Science [FDS02Q - FDS01Q]
  4. Courses
  5. A.A. 2024-2025
  6. 2nd year
  1. Medical Imaging & Big Data
  2. Summary
Unità didattica Course full name
Medical Imaging & Big Data
Course ID number
2425-2-FDS01Q026-FDS01Q030M
Course summary SYLLABUS

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Back to Data Science Lab in Medicine

Course Syllabus

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Obiettivi

L’imaging medicale rappresenta uno dei campi in più rapida crescita nell’ambito della salute. Tradizionalmente le immagini sono analizzate qualitativamente da operatori specializzati. Lo sviluppo delle tecniche di intelligenza artificiale rendono possibile analisi quantitative operatore-indipendente.
Potenziali algoritmi di analisi si scontrano con la complessità intrincesca del problema: osservabili non univocamente definite, presenza di dati massivi difficili da archiviare e processare, validazione dei risultati complessa (i.e.: per caratteristiche intrinseche delle patologie da studiare, i dataset su cui validare gli algoritmi possono avere numerosità assai ridotta).
Il campo dell'intelligenza artificiale offre quindi svariate possibilità per rivoluzionare questo ambito.
Il corso si propone quindi di far conoscere le basi dell'imaging medicale, mostrare gli ambiti in cui è attualmente già utlizzato e gli ambiti su cui è in corso ricerca sull'argomento. Attenzione sarà dedicata alle tecniche di validazione dei risultati.

Il corso prevede sia introduzione teorica che esercitazioni pratiche.

Contenuti sintetici

Introduzione all'imaging medicale, pre-processing delle immagini, applicazioni comuni del deep e machine learning nel campo.

Programma esteso

  • Imaging medico: cenni alle tecniche di imaging più usate, campi di applicazione, proprietà delle diverse immagini
  • Pre-processing delle immagini: tecniche per ottimizzare gli input alle applicazioni successive
  • Segmentazione di immagini: riconoscimento di strutture/target tramite Deep o machine learning
  • Tecniche di machine learning con estrazione di features
  • Modelli predittivi
  • Analisi di applicazioni reali: letteratura medica di applicazioni di AI

Prerequisiti

  • Il corso richiede una buona conoscenza di programmazione di python. La maggior parte delle esperienze si svolgeranno su notebook jupyter.
  • Ottime Conoscenze di statistica relative a classificazione/regressione, conoscenza di classificatori e regressori di uso comune
  • Basi del deep learning applicato alle immagini

Modalità didattica

Lezioni frontali relative alla parte teorica. Ogni parte teorica sarà seguita da una esercitazione di laboratorio sullo stesso argomento

Materiale didattico

Slide e tutorial di programmazione messi forniti dal docente.

Libro: Zhou, K., Greenspan, H., & Shen, D. (Eds.). (2017). Deep learning for medical image analysis. Academic Press.

Periodo di erogazione dell'insegnamento

Secondo semestre

Modalità di verifica del profitto e valutazione

L'esame finale si compone di una parte pratica e una teorica.
Una parte pratica consisterà in un progetto di gruppo. Questo sarà valutato sulla base della qualità di quanto sviluppato e sulla presentazione del risultato.
La parte teorica verrà valutata tramite esame orale. Lo studente presenterà un paper scientifico a sua scelta. A questo seguiranno domande sulla teoria esposta a lezione.

Orario di ricevimento

Su richiesta, via e-mail.

Sustainable Development Goals

SALUTE E BENESSERE | ISTRUZIONE DI QUALITÁ | IMPRESE, INNOVAZIONE E INFRASTRUTTURE
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Aims

Medical imaging is one of the fastest growing fields in healthcare. Currently, images are qualitatively analysed by specialised observers. Artificial intelligence techniques can enable quantitative operator independent analyses.
Analysis algorithms face many issues intrinsic of the problem: observables not clearly defined, massive data, complex results validation (i.e.: due to the intrinsic characteristics of the pathologies under study, datasets might be very small and with low numerosity).

Artificial intelligence, especially with convolutional neural networks, has high potential to transform this field.

The course will show the basis of medical imaging, it will show objectives where it is already applied in the field and those where research is in active development. .

The course will include both some theory about image formation and medical application, and mostly laboratory experiences (programming).

Contents

Introduction of medical imaging, image pre-processing, common machine and deep learning applications in this field

Detailed program

  • Medical imaging: most common techniques, fields of application, properties of the different images
  • Image pre-processing: techniques to optimize inputs for subsequent applications
  • Image segementation: recognition of structures or targets using Deep or machine learning
  • Features extraction for machine learning
  • Predictive models
  • Analysis of real world application: medical literature related to AI/ML algorithms

Prerequisites

  • Python programming language: most lab experiences will be on jupyter notebooks
  • Statistics related to regression and classification, their metrics and the most common classifiers/regressors
  • Basics of deep learning related to imaging

Teaching form

Lectures related to theory. Every lecture will be followed by a corresponding laboratory experience

Textbook and teaching resource

Slide decks and programming tutorials provided by the tutor

Book: Zhou, K., Greenspan, H., & Shen, D. (Eds.). (2017). Deep learning for medical image analysis. Academic Press.

Semester

Second semester

Assessment method

Final examination will be composed by a theoretical part and a laboratory project.

Laboratory project will be a group task. This will be evaluated according to the quality of the techniques used and on the presentation of the results.
Theoretical knowledge will be assessed in an oral examination. The student will present a scientific paper of its own choice. This will be the base for questions related to what was presented during the lectures.

Office hours

By email request

Sustainable Development Goals

GOOD HEALTH AND WELL-BEING | QUALITY EDUCATION | INDUSTRY, INNOVATION AND INFRASTRUCTURE
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Key information

Field of research
ING-INF/06
ECTS
3
Term
Second semester
Activity type
Mandatory to be chosen
Course Length (Hours)
25
Degree Course Type
2-year Master Degreee
Language
English

Staff

    Teacher

  • LP
    Luca Presotto

Enrolment methods

Manual enrolments
Self enrolment (Student)

Sustainable Development Goals

GOOD HEALTH AND WELL-BEING - Ensure healthy lives and promote well-being for all at all ages
GOOD HEALTH AND WELL-BEING
QUALITY EDUCATION - Ensure inclusive and equitable quality education and promote lifelong learning opportunities for all
QUALITY EDUCATION
INDUSTRY, INNOVATION AND INFRASTRUCTURE - Build resilient infrastructure, promote inclusive and sustainable industrialization and foster innovation
INDUSTRY, INNOVATION AND INFRASTRUCTURE

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