Erickson – Machine Learning for Medical Imaging

Libro adottato a Bologna, a.a. 2026/2027 · 1 canale

«Erickson – Machine Learning for Medical Imaging» è adottato per Elettivo dai docenti Gioele Santucci, Daniela Severi, Daniele Canestrini e Davide Dell'Omo (Tecniche di radiologia medica, per immagini e radioterapia (abilitante alla professione sanitaria di tecnico di radiologia medica) – Bologna).

Come lo indica il docente: Erickson B.J., Korfiatis P., Akkus Z., Kline T.L. Machine Learning for Medical Imaging: Principles and Applications. Academic Press, Cambridge, MA, 2020

Chi lo adotta

• Elettivo – Prof. Gioele Santucci, Prof. Daniela Severi, Prof. Daniele Canestrini, Prof. Davide Dell'Omo (canale R-N)Tecniche di radiologia medica, per immagini e radioterapia (abilitante alla professione sanitaria di tecnico di radiologia medica) · Laurea triennale (L/SNT3) · esame facoltativo · 6 CFU

Programma e testi di ogni canale

Si studia insieme a

• Hosny – Artificial Intelligence in Radiology
• Lambin – Radiomics and Radiogenomics
• van Timmeren – Radiomics in Medical Imaging
• Mazurowski – Deep Learning in Medical Image Analysis
• Bourhis – Image-Guided and Adaptive Radiation Therapy
• Brady – Artificial Intelligence in Medical Imaging