Challenges:
https://covid-ct.grand-challenge.org/CT-diagnosis-of-COVID-19/
https://radiologyassistant.nl/chest/covid-19/covid19-imaging-findings
CT-diagnosis-of-COVID-19
- Status: open
- Priority: 0
- Reference: HAINAUT Benjamin <Benjamin.Hainaut@ulb.be>
- Public link
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- Swimlane: 2020-2021
- Column: Assigned
- Position: 1
- Assignee: Olivier Debeir
- Creator: Olivier Debeir
- Started: 01/10/2020 00:00
- Created: 28/09/2020 11:43
- Modified: 27/06/2022 08:21
- Moved: 05/10/2021 11:06
Description
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| #1180 CT-diagnosis-of-COVID-19 (PROJECT[OBSOLETE use published projects] - Backlog) | ||
| #1181 CT-diagnosis-of-COVID-19 (PROJECT[OBSOLETE use published projects] - Backlog) |
600 images grand challenge
22GB
tailles différentes 200*300
classification covid / pas covid
il existe 4 ou 5 points importants
https://drive.google.com/drive/folders/1xdk-mCkxCDNwsMAk2SGv203rY1mrbnPB
projet un peu en stall
nouvelle base de données
maintenant images consolidées (dicom)
2500 level 512-512
40 slide stack
! minibatch avec des images provenant de patients différents
Bonjour,
Dans le cadre du projet d'année en imagerie de l'option biomédicale, j'aimerais travailler sur un sujet d'actualité, à savoir la détection d'une infection ou non au COVID-19 à l'aide d'image CT de la cage thoracique.
Le lien du challenge est https://covid-ct.grand-challenge.org/CT-diagnosis-of-COVID-19/, et le site https://radiologyassistant.nl/chest/covid-19/covid19-imaging-findings, parmi d'autre sources, me permettra de savoir quels sont les points remarquables à observer pour différencier les cas positifs des négatifs.
Ce projet est-il encore disponible ? Pensez-vous qu'il permette d'acquérir les compétences voulues par le projet, et que c'est un niveau correct pour celui-ci ?
Bien à vous,
Benjamin Hainaut