Inteligência Artificial Para Análise de Imagens Médicas

Este curso ensina a construir sistemas de Inteligência Artificial que apoiam profissionais de saúde na análise e no diagnóstico por imagens médicas. Ao longo de 10 projetos práticos, você percorre o ciclo completo da Visão Computacional aplicada à saúde, da anotação e do processamento de imagens ao uso de redes neurais convolucionais, segmentação semântica e Diagnóstico Assistido por Computador. As aplicações incluem detecção de câncer de pele, anomalias radiográficas, classificação de câncer metastático, segmentação de tumores cerebrais e análise de imagens de ressonância magnética e tomografia. A jornada avança para tecnologias como segmentação 3D, MedViT e um Assistente Médico com IA Multimodal capaz de analisar texto e imagem.

Formato

Online

Data de Início

Imediato

Carga Horária

96 h/a

Prazo de Acesso

24 meses

Parcelado

12x no cartão

Pré-Requisito (Opcional):
Recomendamos ter concluído o Curso de Deep Learning com Python e C++ aqui na DSA

Descrição do Curso

Este é um curso de Visão Computacional aplicada à saúde através de técnicas de Inteligência Artificial. Um curso completo, com 10 projetos práticos realmente incríveis, incluindo o projeto e IA Multimodal, que aplica IA para análise e geração de texto e imagem simultaneamente.


Iniciando com "Anotação de Imagens Médicas para Deep Learning", o curso estabelece a base para entender como as imagens médicas podem ser preparadas e otimizadas para análises de Deep Learning.

Na sequência, o curso traz o capítulo "Técnicas de Processamento de Imagens", que mergulha nos métodos essenciais para manipular e melhorar imagens, essencial para qualquer aplicação de IA.

A parte central do curso reside nos módulos "Redes Neurais Artificiais e Deep Learning" e "Diagnóstico Assistido por Computador com Deep Convolutional Networks". Aqui, os alunos exploram as tecnologias mais avançadas de IA, aprendendo como elas podem ser aplicadas para diagnósticos mais precisos e rápidos, um avanço significativo na medicina moderna.

Os capítulos "Análise de Imagens Radiológicas Usando IA" e "Análise de Patologias Usando IA" aborda aplicações específicas da IA na interpretação de imagens médicas, um campo em que a precisão e a velocidade podem salvar vidas.

A segmentação semântica, tanto em imagens de ressonância magnética quanto de tomografia computadorizada, é explorada em detalhes, permitindo aos alunos entender como a IA pode distinguir entre diferentes tecidos e estruturas com precisão notável.

Os capítulos sobre "Técnicas Avançadas de Segmentação de Imagens", "Arquitetura Transformer e MedViT (Medical Vision Transformer)" e "IA Multimodal com LLMs para Diagnósticos Médicos com Base em Texto e Imagem" elevam a experiência de aprendizado, introduzindo conceitos de ponta e ferramentas sofisticadas que estão remodelando o futuro da análise de imagens médicas.

Logbook das Principais Atividades Práticas

  • Projeto 1 - Processamento de Imagens de Raio-X Para Modelos de IA
  • Projeto 2 - IA Para Detecção de Câncer de Pele a Partir de Imagens Médicas
  • Projeto 3 - IA Para Detecção de Anomalias em Imagens Radiográficas
  • Projeto 4 - IA Para Detecção de Ataque Cardíaco em Imagens de Raio-X
  • Projeto 5 - IA Para Classificação de Câncer Metastático em Imagens de Exames Patológicos
  • Projeto 6 - IA Para Segmentação de Tumores em Imagens do Cérebro
  • Projeto 7 - IA Para Segmentação 3D em Imagens Médicas com SAM3D (Segment Anything Model 3D)
  • Projeto 8 - IA Para Segmentação Semântica de Deformações em Imagens da Próstata
  • Projeto 9 - MedViT - Vision Transformer Para Classificação Generalizada de Imagens Médicas
  • Projeto 10 - Assistente Médico com IA Multimodal Para Diagnósticos Médicos com Base em Texto e Imagem

Ementa do Curso

Pronto(a) para começar sua jornada de aprendizagem profissional?