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Desmitificando Radiomics: Nuevos informes radiológicos avanzados

desde 305,00

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.

Aprovecha la oferta de comprar conjunta de los cursos «Introducción a la Inteligencia Artificial en Radiología» y «Desmitificando Radiomics: Nuevos informes radiológicos avanzados»

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Descripción

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.
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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.
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En este curso 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.
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Utilizando herramientas de fácil manejo como hojas de cálculo (Excel®, LibreOffice) o software específico (ITK-SNAP, Saphire5D®), 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.

Información e inscripciones:
universo@espacio-seram.com

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PRECIOS

INSCRIPCIÓN AL CURSO Desmitificando Radiomics: Nuevos informes radiológicos avanzados

Hasta el 20 de julio A partir del 21 de julio
Socios Técnicos y Residentes 305€ 360€
Socios SERAM 380€ 450€
Socios Sociedades Convenidas 480€ 550€
Tarifa Estándar 530€ 600€

INSCRIPCIÓN CONJUNTA A CURSOS Introducción a la Inteligencia Artificial en Radiología y Desmitificando Radiomics: cómo implantarlo en informes radiológicos

Hasta el 14 de julio A partir del 15 de julio
Socios Técnicos y Residentes 370€ 440€
Socios SERAM 470€ 550€
Socios Sociedades Convenidas 580€ 670€
Tarifa Estándar 650€ 740€
  • La categoría «Socios SERAM» incluye: socios numerarios (nacionales o extranjeros), socios de honor, corresponsales y protectores, y aquellos socios de sociedades CIR y convenidas considerados numerarios.
  • La categoría «Socios Sociedades Convenidas» incluye los socios de las sociedades CIR y convenidas.
  • La categoría «Socios técnicos y residentes» incluye a los residentes de radiodiagnóstico y a los técnicos en imagen para el diagnóstico y medicina nuclear que sean socios de la SERAM.
  • La categoría «Tarifa estándar» se aplica a aquellas personas que no pertenezcan a ninguna e las categorías anteriores.

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CARACTERÍSTICAS DEL CURSO

  • Organizado por la SERAM (Sociedad Española de Radiología Médica) y GiveMe5D.
  • Completamente online, sobre plataforma OpenEdx.
  • Accesible desde cualquier parte del mundo y a cualquier hora. Sóolo se necesita un ordenador con conexión a Internet.
  • 6 semanas de duración.
  • 45 horas acreditadas de formación.
  • 7-8 de horas de trabajo semanales.
  • Formación acreditada por la SERAM e IECSCYL (Instituto de Estudios de Ciencias de la Salud de Castilla y León).
  • Acreditación de SEAFORMEC-UEMS (en tramitación).
  • Impartido por especialistas radiólogos y tecnólogos.
  • Recursos educativos: videocharlas, presentaciones, transcripciones, licencia de software Saphire5D®, ejercicios prácticos con hoja de cálculo (Excel®, LibreOffice), casos de imágenes médicas para visualizar.
  • Comienzo: 28 de octubre de 2019.

OBJETIVOS DEL CURSO

  • Entender el concepto de Radiomics y su importancia en el diagnóstico clínico.
  • Conocer las etapas del proceso de Radiomics.
  • Saber analizar los datos extraídos de las características (features) intrínsecas de la imagen médica.
  • Adquirir una base científica para analizar las features.
  • Extraer conclusiones sobre los datos obtenidos.
  • Conocer los principios del Aprendizaje Automático e Inteligencia Artificial para el análisis de grandes cantidades de datos (Big Data).
  • Aprender a incluir Radiomics en los informes médicos.
  • Iniciarse en el Data Science como modelo de innovación e investigación.

DIRIGIDO A

  • Radiólogos que deseen avanzar en la mejora del informe radiológico incluyendo datos cuantitativos (descriptivos e inferenciales).
  • Aquellos investigadores que quieran aprender conceptos de la imagen médica, y procesar sus resultados.
  • A todos los que tengan curiosidad y ganar de aprender desde la imagen médica nuevas herramientas que podrán implementar en otras áreas de la ciencias de la salud.
  • Como herramienta transversal, a todos los que quieran hacer un trabajo científico sobre su campo de estudio, aprender a manejar programas de hojas de calculo para estudios médicos.

METODOLOGÍA DOCENTE Y EVALUACIÓN

El alumno aprenderá a procesar datos, mediante videoCharlas, tutoriales de software, trabajo individual y recursos bibliográficos, adquirirá los conceptos estadísticos necesarios para afrontar los informes cuantitativos, tanto en estadística descriptiva como inferencial, así como iniciará su desarrollo en procesos de Machine Learning.

Cada unidad docente, tendrá asociadas preguntas de tipo test sobre los contenidos de las videocharlas y apuntes entregados, así como ejercicios a desarrollar en la plataforma sobre casos prácticos que se le recomiende.

Aquellos estudiantes que lo deseen tendrán la oportunidad de elaborar un trabajo final de curso, no computable para la evaluación del curso, que optará para su aceptación como presentación científica o presentación oral en la sección de biotecnología del Congreso Nacional de la Sociedad Española de Radiología Médica de 2020.

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DIRECCIÓN

Juan Calabia del Campo MD

Hospital Clínico Universitario, Valladolid

Carlos Alberola López PhD

Universidad de Valladolid

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PROFESORES

Antonio Luna Alcalá MD PhD

Grupo Healthtime

Àngel Gayete Cara MD PhD

Parc de Salut Mar de Barcelona

Rodrigo de Luis García PhD

Universidad de Valladolid

Fátima Matute Teresa MD

Hospital Clínico San Carlos, Madrid

Javier Manzano Mozo PhD

Universidad Europea Miguel de Cervantes

Pablo Valdés Solís MD PhD

Agencia Sanitaria Costa del Sol, Málaga

Marcos Martín Fernández PhD

Universidad de Valladolid

Roberto A. Castellanos PhD

Universidad Europea Miguel de Cervantes

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CURSOS RELACIONADOS

El presente curso está relacionado con el curso «Introducción a la Inteligencia Artificial en Radiología», también organizado por la SERAM y GiveMe5D. Este curso tiene una duración de 20 horas de trabajo del estudiante, y dará comienzo el 19 de septiembre de 2019.

La inscripción puede realizarse de manera conjunta, en cuyo caso se aplicarán precios reducidos.

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INFORMACIÓN E INSCRIPCIONES

universo@espacio-seram.com

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PROGRAMA DETALLADO

  • Introducción a Radiomics y su uso como herramienta para el radiólogo.
  • Flujo de trabajo en Radiomics.
  • Segmentación de imagen médica.
  • Preparación del estudio.
  • Features de Primer Orden en Radiomics.
  • Análisis descriptivo de datos.
  • Selección de features.
  • Relación entre variables.
  • Análisis inferencial de las features.
  • Radiomics, Aprendizaje Automático e Inteligencia Artificial.
  • Radiomics en el informe del radiólogo.
  • Casos prácticos de uso habituales.

Información adicional

Tipo

Socios Técnicos y Residentes, Socios SERAM, Socios Sociedades convenidas, Tarifa Estándar

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