Библиотека RadIO, или Как научиться детектировать рак лёгких за два часа

Мы пройдём все этапы построения системы детекции рака лёгких: препроцессинг и аугментация данных, обучение модели. В частности, ответим на следующие вопросы:

  • Как удобно и быстро обработать сотни гигабайтов КТ-снимков?
  • Как научить сетку распознавать рак, когда мнения врачей о его расположении расходятся?
  • Как научить сетку искать трёхмерный рак на двумерных срезах?

Мастер-класс рассчитан на тех, кто уже немного разбирается в вопросе.

Требования к участникам: минимальное знание Python. Вам понадобятся jupyter notebook, библиотеки radio и dataset (установить можно здесь), TensorFlow версии 1.8 и выше и другие библиотеки, указанные в requirements radio. Мы будем запускать эксперименты на небольшом датасете. Скачать образец данных и предобученную модель можно по ссылке.

Продолжительность занятия 2 часа. Трансляции и записи не будет.