R3: Radiología, Radiómica y Lenguaje R

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En este curso, organizado conjuntamente por la SERAM (Sociedad Española de Radiología Médica) y GiveMe5D, se explican, de forma sencilla e intuitiva, las distintas etapas en el proceso de Radiomics, desde la segmentación de imagen médica hasta la interpretación de los datos obtenidos pasando por el tratamiento de los mismos.

Entendemos por Radiomics al proceso que convierte imágenes médicas en datos objetivos y cuantificables de sus características (features) intrínsecas para, de manera no invasiva, detectar patrones que aporten información de los fenotipos radiológicos; es decir, mapas que indiquen la probabilidad de que un tumor sea más o menos agresivo, tenga una u otra mutación, predigan su potencial respuesta a un tratamiento determinado, etc.

Radiomics, en conjunción con el procesado de grandes cantidades de datos (Big Data), supone uno de los grandes avances en el diagnóstico radiológico de los últimos tiempos, con importantes implicaciones en el manejo del cáncer, avanzando hacia el tan perseguido objetivo de la medicina personalizada y de precisión.

Al finalizar el curso, los asistentes habrán adquirido un conocimiento exhaustivo sobre Radiomics, de forma que puedan incluir este tipo de datos en sus informes radiológicos, mejorando sustancialmente la información que se presente.

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Fecha de inicio
11 de octubre de 2021

Duración
50 horas

Dedicación
8 horas semanales

Organiza
SERAM – GiveMe5D S.L.

Acreditación (Solicitada)
UEMS – SEAFORMEC

Recursos
Video-charlas, ejemplos prácticos, ejercicios a resolver por el alumno, exámenes de autoevaluación, referencias bibliográficas, foros de debate, webinar interactivo.

Modalidad del curso
100% online y flexible (el curso puede seguirse desde cualquier parte del mundo y a cualquier hora del día)

Información y matrícula
cursos@seram.es

Descripción del curso

En este curso, organizado conjuntamente por la SERAM (Sociedad Española de Radiología Médica) y GiveMe5D, se explican, de forma sencilla e intuitiva, las distintas etapas en el proceso de Radiomics, desde la segmentación de imagen médica hasta la interpretación de los datos obtenidos pasando por el tratamiento de los mismos.

Entendemos por Radiomics al proceso que convierte imágenes médicas en datos objetivos y cuantificables de sus características (features) intrínsecas para, de manera no invasiva, detectar patrones que aporten información de los fenotipos radiológicos; es decir, mapas que indiquen la probabilidad de que un tumor sea más o menos agresivo, tenga una u otra mutación, predigan su potencial respuesta a un tratamiento determinado, etc.

Radiomics, en conjunción con el procesado de grandes cantidades de datos (Big Data), supone uno de los grandes avances en el diagnóstico radiológico de los últimos tiempos, con importantes implicaciones en el manejo del cáncer, avanzando hacia el tan perseguido objetivo de la medicina personalizada y de precisión.

Se comienza utilizando herramientas de fácil manejo como hojas de cálculo (Excel®, LibreOffice) para terminar trabajando con software específico para el tratamiento de grandes datos (R) obtenidos a partir de imagen médica (ITK-SNAP, Shappire5D®). De este modo, los alumnos aprenderán los conceptos básicos de Radiomics, realizarán actividades con ejemplos concretos y casos prácticos y podrán utilizar sus propios estudios para obtener algoritmos a partir de la información de los datos derivados de sus características (features), así como compararlos con otros casos.

Al finalizar el curso, los asistentes habrán adquirido un conocimiento exhaustivo sobre Radiomics, de forma que puedan incluir este tipo de datos en sus informes radiológicos, mejorando sustancialmente la información que se presente.

Socios SERAM técnicos y residentes265€
Socios SERAM especialistas379€
Asociados SERAM – CIR569€
Tarifa estándar758€

*Este curso es gratuito para Socios SERAM Jubilados

  • La categoría “Socios SERAM Técnicos y Residentes” incluye: socio de número residente, socios técnicos nacionales e internacionales, socio internacional SERAM formación CIR y socio internacional formación no CIR.
  • La categoría «Socios SERAM especialistas» incluye: socio de número especialista, socio de honor, socio corresponsal, socio no médico, socio internacional SERAM especialista CIR y socio internacional SERAM especialista no CIR.
  • La categoría “Asociados SERAM-CIR” incluye a los miembros asociados SERAM-CIR.
  • La categoría «Tarifa estándar» se aplica a aquellas personas que no pertenezcan a ninguna de las categorías anteriores.

DIRECCIÓN

    • Juan Calabia del Campo MD. Hospital Clínico Universitario, Valladolid
    • Carlos Alberola López PhD. Universidad de Valladolid

 

PROFESORADO

    • Ángel Gayete Cara MD. Parc de Salut Mar de Barcelona
    • Marcos Martín Fernández PhD. Universidad de Valladolid
    • Marcos Busto Carrera, MD. Parc de Salut Mar de Barcelona
    • Flavio Zuccarino, MD. Parc de Salut Mar de Barcelona
    • Rodrigo de Luis García, PhD. Universidad de Valladolid
    • Iván Camilo García Duitama, MD. Parc de Salut Mar de Barcelona
    • Fátima Matute, MD. Hospital Clínico San Carlos de Madrid. 
    • Belén Pérez Mies, MD, PhD. HCU Ramón y Cajal
    • Irene Carretero del Barrio, MD. HCU Ramón y Cajal
    • Héctor J Aguado, MD, PhD. HCU Valladolid
    • Javier Manzano Mozo PhD. UEMC

1. Bloque introductorio a Radiomics:

    • Introducción a Radiomics. Flujo de trabajo en Radiomics 
    • Preprocesado de imagen para Radiomics: remuestreo, filtrado y armonización 
    • Preprocesado de imagen para Radiomics: segmentación y registro. Herramientas 

2. Bloque de introducción a R:

    • Lenguaje R: prácticas iniciales
    • Análisis de datos con gráficos 
    • Preprocesado de datos médicos 
    • Análisis exploratorio de datos médicos
    • Relación entre variables. Regresión 

3. Bloque de extracción de características (features) 

    • Características de primer orden, textura y geométricas

 

4. Bloque de radiomics en la práctica radiológica: 

    • Radiomics en aplicaciones clínicas

5. Bloque de selección de características (features) 

    • Metodologías de selección de características 
    • Ejercicios sobre metodologías de selección de características   

 

6. Bloque de radiomics en la práctica radiológica: 

    • Radiomics en informes médicos 

 

7. Bloque de Machine y Deep Learning en Radiomics: 

    • Deep Learning y Deep Radiomics
    • Métodos de clasificación
    • Ejercicios de clasificación 
    • Métodos de regresión y análisis de supervivencia
    • Ejercicios de regresión y análisis de supervivencia