Visão Geral

A análise de imagens médicas é uma das aplicações mais sensíveis e impactantes da Inteligência Artificial, auxiliando profissionais da saúde em diagnósticos mais precisos e rápidos. Utilizando técnicas de Visão Computacional e Deep Learning, este curso apresenta como interpretar exames como raio-X, tomografias e ressonâncias magnéticas por meio de algoritmos. Com o apoio de ferramentas consolidadas como TensorFlow e PyTorch, você aprenderá a construir soluções seguindo uma base sólida e responsável, como sempre foi exigido em áreas críticas.

Objetivo

Após realizar este curso, você será capaz de:

• Compreender como a IA é aplicada em imagens médicas
• Trabalhar com diferentes tipos de exames
• Aplicar modelos de Deep Learning para análise de imagens
• Avaliar desempenho de modelos em cenários críticos
• Desenvolver projetos aplicados à área da saúde

Publico Alvo

• Estudantes de tecnologia, dados e saúde
• Interessados em IA aplicada à medicina
• Desenvolvedores que desejam atuar com análise de imagens médicas
• Pessoas que querem trabalhar com soluções de alto impacto social

Pre-Requisitos

• Python intermediário
• Fundamentos de Visão Computacional
• Noções de Deep Learning
• Matemática básica (álgebra e estatística)

Conteúdo Programatico

Module 1 – Introduction to Medical Image Analysis

1. What is medical image analysis
2. Types of medical images (X-ray, CT, MRI)
3. Challenges in medical data
4. Ethical considerations

Module 2 – Medical Image Formats and Preprocessing

1. DICOM format
2. Image normalization
3. Noise reduction
4. Data preprocessing techniques

Module 3 – Image Segmentation in Medicine

1. Segmenting organs and tissues
2. Tumor detection basics
3. Mask creation
4. Practical examples

Module 4 – Deep Learning for Medical Imaging

1. CNNs in medical applications
2. Model architectures
3. Training models
4. Evaluation metrics

Module 5 – Classification and Detection

1. Disease classification
2. Abnormality detection
3. Model validation
4. Reducing false negatives

Module 6 – Dataset Handling and Augmentation

1. Medical datasets
2. Data augmentation strategies
3. Handling imbalanced data
4. Privacy concerns

Module 7 – Model Evaluation and Reliability

1. Sensitivity and specificity
2. Model validation in healthcare
3. Risk analysis
4. Improving reliability

Module 8 – Project: Medical Image Analysis System

1. Building a complete application
2. Dataset preparation
3. Model training and evaluation
4. Final project presentation