Die IOMP-Webinare am 09. Juli 2020 zum Machine Learning, organisiert unter der Leitung von Prof.  Madan Rehani, Präsident der IOMP, widmen sich den Themen

1. What is radiomics? What is its relationship to machine learning and deep learning? sowie

2. Potential value and pitfalls of machine learning for radiomics applications.

Referent des ersten Themas ist Mathieu Hatt, Inserm, Frankreich. Das zweite Thema wird von Arman Rahmin, UBC, Vancouver, Kanada referiert.

Die Registrierung erfolgt unter https://www.iomp.org/iomp-school-webinar-4.

Zur Berechnung der jeweiligen Zeitzone folgend Sie bitte dem Link: https://greenwichmeantime.com/time-gadgets/time-zone-converter/

Matthieu Hatt ist habilitierter Informatiker. Schwerpunktmäßig befasst sich Matthieu Hatt mit Radiomik, von der automatisierten Bildsegmentierung über die Merkmalsextraktion bis hin zu machine (deep) learning Methoden für PET / CT-, MRT- und CT-Modalitäten. Er ist Mitglied des EANM physics committee, des SNMMI physics, data science and instrumentation council board of directors, and the IEEE nuclear medical and imaging sciences council.

Arman Rahmin ist Professor für Radiologie und Physik an der University of British Columbia (UBC) sowie Senior Scientist und Provincial Medical Imaging Physicist an der BC Cancer in Vancouver, Kanada. Er promovierte in medizinischer Bildgebungsphysik an der UBC. Nach Stationen an der John Hopkins Universität (PET-Bildgebung im Gehirn und Forschungen in der Radiologie) gründete er das Forschungsinstitut (rahmimlab.com) zur Erzeugung und Analyse tomografischer Bilder. Seine Veröffentlichungen umfassen 130 Zeitschriftenartikel, 280 Konferenzbeiträge und hat weltweit mehr als 90 Vorträge gehalten. Von 2018-2019 war er Präsident des PIDS und wurde 2016 von der American Association of Physicists in Medicine (AAPM) mit dem John S. Laughlin Young Scientist Award ausgezeichnet.