محاضرة إلكترونية: تعلم الآلة و الأتمتة في العلاج الإشعاعي – ٢٦ سبتمبر ٢٠١٨م

تطبيقات الذكاء الصناعي كتعلم الآلات و الأتمتة أصبحت من أحاديث الساعة و نراها في مجال العلاج الإشعاعي. فريدريك لوفمان من شركة RaySearch Lab المختصة ببرمجيات علاج السرطان سيقوم بإلقاء محاضرة إلكترونية عبر الويب مع الفيزيائي الطبي توماس بوردي من مستشفى الأميرة مارقريت بتورونتو كندا عن تعلم الآلة و الأتمتة في العلاج الإشعاعي يوم ٢٦ سبتمبر ٢٠١٨م*. اطلع على المقال هنا لمعرفة المزيد عن تطبيقات الشركة و تعاونها مع مستشفى الأميرة مارقريت في هذا المجال.

لمزيد من المعلومات و للتسجيل في المحاضرة توجه لموقع الBrightTALK

* في العادة محاضرات ال BrightTalk تكون مسجلة و يمكن مشاهدتها لاحقا في الموقع نفسه.

و لمن يرغب في تعلم المزيد عن تعلم الآلة بشئ من التفصيل، أنصح بهذا المنشور العلمي و التطبيقات البرمجية بلغة Paython المصاحبة له. كما توجد العديد من الدورات الإلكترونية في منصات التعلم الإلكتروني الذاتي مثل Coursera و edX و Udemy.

في رأيك، كيف سيؤثر الذكاء الصناعي و تطبيقاته مثل تعلم الآلة و الأتمتة على وظيفة و مهام الفيزيائي الطبي في المستقبل؟ 

Machine learning and automation in radiation oncology

About this webinar
During the first part of the webinar, Fredrik Löfman, head of machine learning at RaySearch, will discuss how RaySearch is pioneering machine learning for smarter and faster oncology software. He will talk about the upcoming machine-learning applications in RayStation that will be released in December*: automatic treatment planning and automatic organ segmentation. Furthermore, Löfman will discuss some of the other machine-learning projects that RaySearch is working on, such as target-volume delineation, analytics on oncology data and RayCare as a learning system.
In the second part, Tom Purdie, medical physicist at Princess Margaret Cancer Centre, will talk about automatic treatment planning and machine learning from a clinical perspective. He will present results from a clinical comparison between retrospective plans and ML automated plans.
* Subject to regulatory clearance in some markets.

Fredrik Löfman is head of machine learning at RaySearch Laboratories and holds a PhD in optimization of radiation therapy from Royal Institute of Technology, Stockholm. Prior to working with machine learning for oncology Fredrik has been part of developing the treatment planning system RayStation and, in particular, the multi-criteria optimization functionality.

Dr Thomas Purdie graduated from McMaster University, Hamilton, Ontario, Canada with a BSc (Hons) in the medical and health physics programme of the Department of Physics and Astronomy in 1997. He then completed his PhD in the Department of Medical Biophysics at the University of Western Ontario in London, Ontario in 2002. Following graduate school, he completed a medical physics residency and research fellowship at Princess Margaret Hospital (Toronto, Ontario) in 2005. He is currently a staff physicist in the radiation medicine programme at Princess Margaret Cancer Centre and became a board-certified medical physicist (CCPM – Radiation Therapy Physics) in 2007. He is an associate professor in the Department of Radiation Oncology, University of Toronto and affiliated faculty at the Techna Institute, University Health Network. Dr Purdie’s research focuses on developing methods for automated breast treatment planning and machine learning based treatment planning as well as machine learning for quality assurance (QA) processes in radiation oncology.

اترك تعليقاً

لن يتم نشر عنوان بريدك الإلكتروني. الحقول الإلزامية مشار إليها بـ *

هذا الموقع يستخدم Akismet للحدّ من التعليقات المزعجة والغير مرغوبة. تعرّف على كيفية معالجة بيانات تعليقك.