Formation Nvidia : Développement d’IA médicale avec MONAI : annotation interactive à l’aide des microservices NVIDIA NIM

sm-ndim
Durée : 0.5 jour
Tarif : 750€ HT

97%

Taux de satisfaction clients
(sur 1838 évaluations du 19/05/21 au 18/03/26)

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Objectifs

Dans cette formation, vous apprendrez :

À propos du projet MONAI

À propos des SDK de MONAI : MONAI Core, MONAI Label, MONAI Deploy, Model Zoo

Comment participer aux projets open source de MONAI via différents groupes de travail ou en apportant des contributions open source

Comment utiliser MONAI Label pour les workflows d’annotation

Comment créer votre propre application MONAI Label

À propos de VISTA-3D NIM et comment l’intégrer à des flux de travail médicaux tels que MONAI Label

Comment MONAI Label s’intègre à plusieurs visualiseurs open source (3D Slicer, OHIF, XNAT-OHIF, QuPath et imagJ avec impartial et CVAT)

Prérequis

Connaissances de base en Python et en apprentissage automatique.

Public

Professionnels de l’informatique

Formation(s) associée(s)

Dernière mise à jour

Programme mis à jour le 19 avril 2026

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Bon à savoir

Evaluez votre niveau

Pour vous aider à bien choisir votre formation, nous vous proposons soit un entretien avec le formateur soit un test d’évaluation. Cela vous assurera que vous disposez des connaissances nécessaires pour suivre la formation dans des conditions optimales.

Sessions garanties

La majorité de nos sessions proposées en distanciel sont garanties. Elles peuvent être enregistrées à la demande.

Travaux pratiques

Nos formations comprennent de nombreux travaux pratiques pour un meilleur apprentissage (60 % de pratique). Nous proposons également de travailler sur vos données pour une meilleure expérience.

Nos prestations

Nous réalisons certaines prestations IT pour vous : développement sur-mesure, refonte logicielle, TMA, interfaçage ERP.

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Les Modules
de formation

Module1

Plan du cours

Présentation du projet MONAI

Démonstration à travers plusieurs notebooks illustrant les fonctionnalités principales de MONAI : apprentissage de base, Auto3dseg, optimisation des performances et intégration des étiquettes MONAI dans 3D Slicer.

Création de votre propre application

Intégration des étiquettes MONAI dans OHIF Viewer, avec démonstration de l’envoi de données DICOM vers Orthanc

Intégration de MONAI Label avec XNAT via l’annotation interactive

Intégration de MONAI Label avec XNAT pour un workflow de déploiement

Intégration de MONAI Label avec VISTA-3D NIM (Nvidia Inference Microservice)

Intégration de MONAI Label avec QuPath pour l’annotation pathologique

Intégration de MONAI Label avec Impartial via ImageJ pour l’annotation pathologique

Intégration de MONAI Label avec CVAT pour l’annotation vidéo

Évaluation

Retour d’expérience

Les prochaines
sessions de formation

Sur demande

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24 août 2026

26 octobre 2026

21 décembre 2026

15 février 2027

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