I – Introduction et objectif

Cette formation s’adresse aux radiologues et internes en radiologie souhaitant pouvoir entrainer leur propre réseau de neurones pour la classification (par exemple bénin/malin) et la segmentation (par exemple segmentation pulmonaire) d’images radiologiques.
Aucune connaissance en IA n’est requise mais un niveau minimal en programmation (Python) est nécessaire.

Les objectifs sont :

  • Comprendre le fonctionnement d’un réseau de neurones simple et d’un réseau de neurone convolutionnel (CNN)
  • Savoir extraire et préparer les données nécessaires à l’entrainement et à la validation d’un algorithme
  • Savoir implémenter en Python un CNN de classification et un CNN de segmentation (U-net)
  • Savoir valider et utiliser un CNN entrainé

II – Description de la formation

La durée de la formation sera de 3 jours.
Elle aura lieu à Lyon du 11 au 13 septembre 2019 (salle 34, Bat. A, 162 Avenue Lacassagne, 69003 Lyon).
Elle sera divisée en cours théoriques le matin (8h30-12h) et travaux pratiques (TP) l’après-midi (13h-17h).
Les ordinateurs nécessaires aux TP seront fournis avec deux participants par ordinateur. Les participants peuvent également amener leur propre PC portable si leur environnement de programmation y est déjà configuré (Python 3.6 et TensorFlow-GPU).
Le nombre de participants est limité à 10.

III – Programme

J1 :
8h30-9h : Accueil des participants
9h-10h : Principes de base en Intelligence Artificielle. Réseaux de neurones standards
10h-12h : Rappels des bases en Python : Installation d’un environnement et utilisation des bibliothèques principales : Numpy, os, Cv2, Pydicom, Matplotlib.
12h-13h : Pause déjeuner
13h-14h30 : Introduction à TensorFlow par la pratique
14h30-17h : Entrainement et validation d’un réseau de neurones

J2 :
8h30-10h : Réseaux de neurones convolutionnel (classification)
10h-12h : Créer sa base d’apprentissage et de validation : Méthodes et stratégies
12h-13h : Pause déjeuner
13h-17h : Entrainement et validation d’un réseau de neurones convolutionnel

J3 :
8h30-10h : Réseaux de neurones convolutionnel U-net et GAN
10h-12h : Réseaux de neurones : Visualisation (TensorBoard) – Optimisation
12h-13h : Pause déjeuner
13h-17h : Entrainement et validation d’un réseau de neurones convolutionnel U-net

IV – Prérequis et inscription :

Les demandes d’inscription sont à envoyer à Loic Boussel ([email protected]) avant le 12 juillet 2019.
Merci d’indiquer vos nom, prénom, ville et année de DES (si applicable).
La date finale de validation des inscriptions sera le 18 juillet.