میڈیکل امیجنگ میں مشین لرننگ ماڈلز پر توجہ دیں۔

یہ ویبینار تین پیشکشوں پر مشتمل ہے:

• کینسر کے لیے پری کلینیکل ریڈی ایشن اسٹڈیز میں اعضاء کی AI آٹوکونٹورنگ

کینسر کے تحقیقی ماڈلز میں اعضاء کی خودکار وضاحت (کونٹورنگ) میں مصنوعی ذہانت (AI) کے کردار کا ایک جائزہ پیش کیا جائے گا۔ یہ دکھایا جائے گا کہ کس طرح AI طبی تحقیق میں کارکردگی کو بڑھا سکتا ہے۔

اسپیکر: فرینک ورہیگن Maastro Clinic میں ریڈیو تھراپی فزکس ریسرچ کے سربراہ ہیں، اور Maastricht یونیورسٹی میں پروفیسر بھی ہیں، دونوں ہالینڈ میں واقع ہیں۔ وہ کمپنی SmART Scientific Solutions BV کے شریک بانی بھی ہیں، جو کینسر کی ابتدائی تحقیق کے لیے ریسرچ سافٹ ویئر تیار کرتی ہے۔ ان کی دلچسپیوں میں ریڈیو تھراپی فزکس، امیجنگ، پری کلینیکل ریسرچ اور مونٹی کارلو سمیلیشنز ہیں۔

• تین جہتی الٹراساؤنڈ میں پروسٹیٹ سیگمنٹیشن کو گہرا سیکھنا

یہ پیشکش تین جہتی الٹراساؤنڈ امیجز کے لیے عمومی قابل ڈیپ لرننگ پر مبنی خودکار پروسٹیٹ سیگمنٹیشن الگورتھم کی ترقی اور توثیق کو تلاش کرے گی۔ ڈیپ لرننگ سیگمنٹیشن ٹولز کو لاگو کرنے کے لیے عملی غور و فکر کی جائے گی جس میں ڈیٹاسیٹ کے سائز، امیج کوالٹی، اور سیگمنٹیشن کی کارکردگی پر امیج کی قسم کا اثر شامل ہے۔

اسپیکر: ناتھن اورلینڈو ڈاکٹر ایرون فینسٹر اور ڈاکٹر ڈگلس ہوور کی زیر نگرانی ویسٹرن یونیورسٹی اور لندن، اونٹاریو، کینیڈا میں روبارٹس ریسرچ انسٹی ٹیوٹ کے شعبہ میڈیکل بائیو فزکس میں پانچویں سالہ پی ایچ ڈی امیدوار ہیں۔ اس کی تحقیق نے سافٹ ویئر اور ہارڈ ویئر پر مبنی حل دونوں کے ذریعے الٹراساؤنڈ گائیڈڈ پروسٹیٹ بریچی تھراپی کو بہتر بنانے پر توجہ مرکوز کی ہے۔ ویسٹرن یونیورسٹی میں شروع کرنے سے پہلے، ناتھن نے ایڈمونٹن، البرٹا، کینیڈا میں یونیورسٹی آف البرٹا میں فزکس میں بی ایس سی (آنرز) مکمل کیا۔

• CT میں نگلنے اور چبانے کے ڈھانچے کو الگ کرنے کے لیے ممکنہ طور پر توثیق شدہ ڈیپ لرننگ ماڈل

اس پریزنٹیشن میں، ہم CT میں نگلنے اور چبانے کے ڈھانچے کو خود بخود بیان کرنے کے لیے ایک گہری سیکھنے پر مبنی طریقہ پیش کرتے ہیں۔ کارکردگی کو بہتر بنانے کے لیے ریڈیو تھراپی کے علاج کی منصوبہ بندی میں اس کے استعمال کی صلاحیت کو ممکنہ توثیق کے ذریعے ظاہر کیا جاتا ہے۔

اسپیکر: ادیتی آئیر، میموریل سلوان کیٹرنگ کینسر سینٹر میں میڈیکل فزکس کے شعبہ میں ایک سینئر سائنسی ایپلی کیشن ڈویلپر ہے، جہاں اس نے چھ سال تک اوپن سورس کمپیوٹیشنل انوائرمنٹ فار ریڈیولاجیکل ریسرچ (CERR) سافٹ ویئر میں کلیدی معاون کے طور پر خدمات انجام دیں۔ اس کی تحقیقی دلچسپیوں میں تصویری تجزیہ اور پیشن گوئی ماڈلنگ کے لیے مشین لرننگ اور ریڈیومکس کا اطلاق شامل ہے۔ MSKCC میں شامل ہونے سے پہلے، اس نے اپنی ماسٹر ڈگری پرڈیو یونیورسٹی، انڈیانا سے حاصل کی، جہاں اس نے fMRI ڈیٹا سے ملٹی سبجیکٹ فنکشنل کنیکٹیویٹی نقشوں کے تخمینے پر کام کیا۔

IOP پبلشنگ کے ساتھ مقررین کا رشتہ

وہ فوکس کلیکشن کے قبول شدہ مصنفین ہیں۔

ویبینار کرسیاں
جارجیوس پاپاناستاسیو اور گوانگ یانگ، جیمشترکہ کے uest ایڈیٹرز طب اور حیاتیات میں طبیعیات اور مشین لرننگ: سائنس اور ٹیکنالوجی توجہ کا مسئلہ، میڈیکل امیجنگ میں مشین لرننگ ماڈلز پر توجہ دیں۔.

پیغام میڈیکل امیجنگ میں مشین لرننگ ماڈلز پر توجہ دیں۔ پہلے شائع طبیعیات کی دنیا.

• سکے سمارٹ۔ یورپ کا بہترین بٹ کوائن اور کرپٹو ایکسچینج۔
• پلیٹو بلاک چین۔ Web3 Metaverse انٹیلی جنس۔ علم میں اضافہ۔ مفت رسائی۔
• کرپٹو ہاک۔ Altcoin ریڈار. مفت جانچ.
• ماخذ: https://physicsworld.com/a/focus-on-machine-learning-models-in-medical-imaging/