B032695 - BIOINGEGNERIA PER LA DECISIONE CLINICA

Italiano

Apprendimento automatico
Apprendimento non supervisionato
Riduzione della dimensionalità
Apprendimento supervisionato
Classificazione di bioimmagini con random forest
Apprendimento automatico per la microscopia quantitativa
Reti neurali
Deep learning
Panoramica sulle tecniche di bioingegneria per la decisione clinica
istologia classica VS istologia avanzata/3D
Computational modeling
Image-based computational model
Tecniche di predizione e assistenza al chirurgo

Slide fornite dai docenti.

In aggiornamento.

Lezioni frontali.

Il corso sarà diviso in due moduli:
- Algoritmi Decisionali (Sorelli), 10 lezioni
- Metodi per la Decisione (Giardini), 10 lezioni

Le lezioni avranno inizio martedi 12 Marzo (luogo e orario come da programma).

Esame orale.

Modulo: Algoritmi Decisionali (Sorelli)

• Introduzione all’apprendimento automatico, esempi applicativi, Python notebooks (Google Colab, JupyterLab)

• Apprendimento non supervisionato: k-means, mini-batch k-means, Gaussian Mixture Models, clustering gerarchico, DBSCAN, tutorial

• Riduzione della dimensionalità: Principal Component Analysis, Independent Component Analysis, tutorial ed esempi applicativi

• Apprendimento supervisionato: training, metriche di performance, overfitting, cross-validation (k-fold, leave-one-out), tuning, feature selection

• Apprendimento supervisionato: k-nearest neighbors, naïve Bayes, support vector machines, alberi decisionali, random forests

• Classificazione di bioimmagini con random forest: tutorial Ilastik (pixel/object classification)

• Apprendimento automatico per la microscopia quantitativa: esempio applicativo (microscopia a scansione con eccitazione a due fotoni, e microscopia a foglio di luce)

• Reti neurali: percettrone, stochastic gradient descent e backpropagation, funzioni di attivazione

• Deep learning: introduzione al deep learning con Keras, reti neurali convoluzionali per computer vision, U-Net, tutorial ed esempi applicativi

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Modulo: Metodi per la decisione (Giardini)

• Panoramica sulle tecniche di bioingegneria per la decisione clinica
• Novelty in imaging: istologia classica VS istologia avanzata/3D
• Laboratorio pratico: applicazione di tecniche di IA per la segmentazione delle immagini
• Computational modeling: concetti base, single-cell models, diffusion models, piattaforma OpenCARP
• Image-based computational model: finite-element tetrahedral mesh, 2d visualization, streamlines, software ParaView, stato dell'arte
• Panoramica sulle tecniche di predizione/assistenza al chirurgo, mappatura cardiaca 3d in sala operatoria, stato dell'arte