Johns Hopkins University

Intelligence artificielle pour la détection du cancer du sein

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Johns Hopkins University

Intelligence artificielle pour la détection du cancer du sein

Chung-Fu Chang
Emily Ambinder

Instructeurs : Chung-Fu Chang

5 613 déjà inscrits

Inclus avec Coursera Plus

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81 avis

niveau Intermédiaire

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Ce que vous apprendrez

  • Imagerie du sein ; paradigme de traitement de l'IA ; mesures d'évaluation des performances

Compétences que vous acquerrez

  • Catégorie : Évaluation du modèle
  • Catégorie : Réseau bayésien
  • Catégorie : Modèle de formation
  • Catégorie : Épidémiologie
  • Catégorie : Stratégie des produits d'IA
  • Catégorie : Méthodes d'apprentissage automatique
  • Catégorie : Mammographie
  • Catégorie : Oncologie
  • Catégorie : Imagerie médicale
  • Catégorie : Réseaux neuronaux artificiels
  • Catégorie : Analyse d'images
  • Catégorie : Apprentissage automatique
  • Catégorie : Intelligence artificielle
  • Catégorie : Apprentissage profond
  • Catégorie : Apprentissage automatique appliqué

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Évaluations

16 devoirs

Enseigné en Anglais

Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées

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Il y a 4 modules dans ce cours

Ce module présente les principes fondamentaux de l'épidémiologie du cancer du sein et le rôle de l'imagerie dans la détection du cancer du sein. Vous examinerez les recommandations actuelles en matière de dépistage, comprendrez la différence entre le dépistage et la mammographie diagnostique et explorerez les principales techniques d'imagerie utilisées dans la pratique clinique. Le module passe également en revue les indicateurs de résultats mesurables utilisés pour évaluer les performances en matière d'imagerie mammaire.

Inclus

5 vidéos2 lectures4 devoirs4 plugins

Ce module présente les concepts et technologies fondamentaux de l'intelligence artificielle. Vous explorerez l'histoire de l'IA, comprendrez comment les modèles sont formés et testés, et examinerez les différences entre les approches paramétriques et non paramétriques. Le module explique également comment les performances de classification sont évaluées à l'aide de mesures standard d'évaluation de l'IA.

Inclus

4 vidéos4 devoirs4 sujets de discussion

Ce module examine les anomalies courantes identifiées dans l'imagerie mammographique. Vous apprendrez à distinguer les caractéristiques bénignes et malignes des calcifications et des masses sur la mammographie. La compréhension de ces caractéristiques d'imagerie constitue la base clinique de l'application de l'intelligence artificielle à la détection du cancer du sein.

Inclus

4 vidéos6 lectures4 devoirs2 plugins

Ce module explore la manière dont les techniques d'intelligence artificielle sont appliquées à la détection du cancer du sein. Vous examinerez différentes approches d'IA, y compris les modèles bayésiens et les réseaux neuronaux d'apprentissage profond, et comprendrez comment les classificateurs sont développés pour les tâches d'imagerie médicale. Le module met également en évidence les orientations actuelles de la recherche et les applications émergentes de l'IA dans l'imagerie mammaire.

Inclus

4 vidéos1 lecture4 devoirs4 sujets de discussion

Instructeurs

Évaluations de l’enseignant
(29 évaluations)
Chung-Fu Chang
Johns Hopkins University
1 Cours5 613 apprenants

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Chaitanya A.

’Apprendre, ce n'est pas seulement s'améliorer dans son travail : c'est bien plus que cela. Coursera me permet d'apprendre sans limites.’

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Révisé le 13 juin 2023

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