Trois jours et demi d'introduction à l'intelligence artificielle pour vous familiariser à ces nouveaux outils qui seront à votre côté pour votre pratique clinique de demain !

Ce programme s’adresse aux internes de radiologie imagerie médicale ayant déjà suivi les modules fondamentaux de DES, notamment l’instrumentation avec tous les principes de la genèse d’une imagerie médicale. Cette formation s’appuie fortement sur les techniques mathématiques et a pour objectif de clarifier le positionnement et les enjeux de l’IA en radiologie. Cette formation s’inscrit pleinement dans la dynamique de formation de Paris Descartes, où la pluridisciplinarité des enseignements est encouragée.

• Jour 1 : Faculté de médecine de Cochin (métro Port Royal, 24 rue du Faubourg St. Jacques), salles 2001-2005 du département IA et Santé (2e étage)

  • • • 9h-12h : Cours (S. Allassonnière, PU Université Paris Cité) ;

      • 13h30-16h30 : TP (J. Feydy, Chercheur INRIA et T. Boeken, ingénieur Polytechnicien, corps des Mines, CCA radiologie, Université Paris Cité)

Dans ce cours, nous présenterons les principes fondamentaux du recalage, et un peu de notions de segmentation, pour comprendre comment comparer des images interindividuelles ou intra-patients d'une unique ou de plusieurs modalités, comment comprendre la "pathologie" face à la "normalité" et faire des études statistiques.

Le cas de l''aorte normale et pathologique sera notre fil rouge pour comprendre les enjeux, les difficultés et comment y répondre.

• Jour 2 : Faculté de médecine de Cochin (métro Port Royal, 24 rue du Faubourg St. Jacques), salles 2001-2005 du département IA et Santé (2e étage)

  • • • 9h-12h : Cours (N. Vayatis, PU ENS Paris Saclay) ;

      • 13h30-16h30 : TP (Ioannis Bargiotas, ingénieur de recherche, Université de Paris, Théodore Aouad, Ingénieur Centrale, doctorant)

Dans ce cours, nous présenterons les bases pour la détection et la classification par regression linéaire et logistique, premiers pas vers la classification supervisée, non supervisée et l'interprétation de données.

Le cas de l''aorte normale et pathologique servira également pour illustrer cette journée.

• Jour 3 : Faculté de médecine de Cochin (métro Port Royal, 24 rue du Faubourg St. Jacques), salles 2001-2005 du département IA et Santé (2e étage)

  • • • 9h-12h : Cours (N. Paragios, PU CentraleSupelec, CEO TheraPanacea, M. Vakaloupoulou, MCU CentraleSupelec) ;

      • 13h30-15h30 : TP (Guillaume Chassagnon, MCU-PH de radiologie université Paris Cité et Hôpital Cochin )

Dans ce cours, nous présenterons les principes fondamentaux des réseaux de neurones convolutionnels et de l'apprentissage profond en termes d'architectures et d'optimisation suivis d'exemples concrets de leur utilisation pour différents problèmes cliniques en radiologie tels que la détection, la segmentation et le recalage.

• Jour 4 : Faculté de médecine de Cochin (métro Port Royal, 24 rue du Faubourg St. Jacques), salles 2001-2005 du département IA et Santé (2e étage)

  • • 9h-10h : Cours : Imagerie médicale, un calcul structuré (Jean Feydy, CR INRIA)

    • 10h-11h : Cours : IA et imagerie oncologique MSK (Maxime Lacroix, CCA Radiologie UPCité)

    • 11h00-12h30: Table ronde : les enjeux de l'IA dans le métier de radiologue.

• • • • • Invités : A compléter.

          • Avec radiologues, industriels, académiques, etc...