Temario
Bloque 1: Introducción al aprendizaje profundo. Introducción y contexto histórico. Aprendizaje automático, conceptos básicos. Un algoritmo de clasificación simple: K-vecinos más cercanos. Medidas para evaluar la calidad de la clasificación. Buenas prácticas en aprendizaje automático.
Redes neuronales feedforward. Perceptrón multicapa. Funciones de pérdida. Métodos de regularización. ¿Cómo entrenar una red neuronal? Método del gradiente descendiente. Variantes del método: adaptativo, con momento y por mini-batches. Derivación automática y algoritmo de retropropagación. Aprendizaje profundo. Normalización de Batches. Métodos de inicialización. Dropout.
Bloque 2: Redes neuronales convolucionales y su aplicación al análisis de imágenes. Introducción a la visión computacional. Definición de problemas clásicos en visión: clasificación de imágenes, detección de objetos, segmentación de imágenes, estimación de flujo óptico. Aproximaciones clásicas a la visión computacional. Medidas para evaluar la calidad de los algoritmos de segmentación.
Redes neuronales convolucionales (RNC). Pooling. Arquitecturas de RNC para visión computacional: LeNet, AlexNet, VGG Net,. Redes totalmente convolucionales: FCN. Arquitecturas para estimación de flujo óptico. Autocodificadores y sus aplicaciones al análisis de imágenes.
Bloque 3: Aprendizaje profundo para el análisis de imágenes médicas. Introducción a las imágenes médicas. Modalidades de imagen: Imágenes de Resonancia Magnética (IRM). Rayos-X. Tomografía Computada. Ultrasonido. Definición de problemas básicos del área. Formatos de almacenamiento de imágenes médicas.
Aprendizaje profundo para el análisis de imágenes médicas. Segmentación de patologías y estructuras anatómicas. Arquitecturas de RNC para segmentación de imágenes médicas: DeepMedic, U-Net. Segmentación de imágenes volumétricas.
Casos de aplicación. Segmentación de tumores en IRM. Registración de imágenes cardíacas. Síntesis de imágenes multimodales. Super-resolución de IRM anisotrópica.
Conocimientos previos recomendados
Familiaridad con conceptos básicos de reconocimiento de patrones, procesamiento de imágenes, optimización, programación en lenguaje Python.
