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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

Dernière mise à jour

Programme mis à jour le 13 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.
modules

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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11 mai 2026
06 juillet 2026
31 août 2026
02 novembre 2026

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