Sobre este Curso
Este curso se centra en la aplicación de técnicas de Machine Learning (ML) en el análisis de imágenes médicas, un campo esencial para el diagnóstico y tratamiento en el ámbito de la salud. Los participantes explorarán las modalidades de imagen médica y su construcción, aprendiendo cómo se representan y formatean los datos para su uso en ML. A través del curso, se introducirá el concepto de radiómica, que implica la extracción y selección de características a partir de imágenes médicas, tanto mediante técnicas de segmentación clásica como utilizando herramientas especializadas.
¿A quién está dirigido?
A profesionales y estudiantes interesados en el campo de la salud, la bioinformática, y el análisis de imágenes médicas, incluyendo ingenieros biomédicos, científicos de datos, y desarrolladores de software enfocados en aplicaciones médicas. También es adecuado para investigadores y profesionales que buscan aplicar técnicas de Machine Learning y análisis radiómico en sus proyectos clínicos o de investigación.
Ventajas de está Formación
Adquisición de Habilidades Especializadas: Los estudiantes adquirirán conocimientos técnicos avanzados en la intersección entre la inteligencia artificial y la radiología, una combinación altamente demandada en el campo de la salud.
Impacto en la Calidad de Atención al Paciente: La formación permite a los profesionales mejorar la calidad de la atención al paciente al utilizar técnicas avanzadas para el análisis de imágenes médicas, ayudando a detectar enfermedades en etapas más tempranas y a evaluar con mayor precisión la respuesta a los tratamientos.
Lo que aprenderás
A comprender las diferentes modalidades de imágenes médicas y los principios básicos de su construcción, así como a manejar la representación y los formatos de datos para aplicaciones de Machine Learning. Se introducirán los conceptos fundamentales de la radiómica, incluyendo técnicas de segmentación, extracción y selección de características, aplicando tanto métodos clásicos como herramientas avanzadas como 3D Slicer.
Docente
David Ricardo Ortigoza Micolta
- Ingeniero Biomédico.
- Analista biomédico en radiología en la Fundación Valle del Lili.
- Estudiante de la maestría en inteligencia artificial.
Duración: 40 horas
Institución UAM
Idioma: Español
Modalidad: Virtual
Conocimientos básicos en programación, conocimientos básicos en estadística, manejo básico de Python.
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