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SUMMARY:Bases pour le Contrôle Qualité en Radiothérapie Externe
DESCRIPTION:Objectifs de la formation et compétences visées\n\n\n\nAttendu \nA l’issue de la formation\, le stagiaire doit être capable\, de planifier en autonomie\, exécuter & analyser de façon critique les contrôles de qualité réglementaires machines & des plans de traitement patient en radiothérapie \nObjectifs Pédagogiques  \n1.    Expliquer simplement l’interaction rayonnement matière appliqué à la Radiothérapie \n2.    Expliquer simplement le fonctionnement d’un accélérateur linéaire & identifier tous les éléments & paramètres à contrôler \n3.    Ordonner les étapes du parcours patient et sélectionner pour chacune les contrôles à réaliser \n4.    Différencier les machines de traitement de son centre & sélectionner les contrôles réglementaires à réaliser \n5.    Différencier les types de détecteurs & matériels de mesure & sélectionner ceux adaptés au contrôle à réaliser \n6.    Mettre en place un programme de contrôle qualité des matériels de mesure pour son service \n7.    Evaluer la mise en application de la décision ANSM du 28/02/2023 dans son service et proposer des axes d’amélioration au regard du guide d’application en vigueur \n8.    Réaliser en autonomie un contrôle qualité patient à l’aide du matériel du service \nFormation réalisée en partenariat avec LuméOf. \nPour plus d’informations\, cliquez sur le lien suivant : https://lumeof.hop3team.com/
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SUMMARY:Scanner à comptage photonique et imagerie spectrale en tomodensitométrie : de l'innovation technologique à la transformation clinique
DESCRIPTION:Les inscriptions sont ouvertes du 8 Avril 2026 au 30 Novembre 2026 directement en cliquant sur le lien suivant : \nhttps://odpc-rim.fr/etn/imagerie-spectrale-en-tomodensitometrie-principes-physiques-et-technologiques-et-applications-cliniques-3/ \nTarifs \n\nRadiologue : 1.330 euros\nPhysicien Médical : 1.100 euros\n\nPré-requis  \nCette formation s’adresse aux Radiologues & Physiciens Médicaux
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LOCATION:Nîmes\, 30000\, France
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SUMMARY:EPU Imagerie par Résonance Magnétique nucléaire
DESCRIPTION:Public concerné \nPhysiciens médicaux\, radiologues\, MER\, radiothérapeutes\, techniciens en mesure physique\, ingénieurs biomédicaux. \nObjectifs \nPrésenter l’ensemble des éléments nécessaires à l’utilisation\, l’optimisation et le contrôle de qualité des images IRM utilisées en imagerie et en radiothérapie. \n\nComprendre les principes de base de la RMN et de l’IRM\nComprendre les modalités d’acquisition des images IRM\nConnaitre les paramètres de séquence et les paramètres d’acquisition\nClasser les différents types de séquence et optimiser les paramètres des séquences IRM\nConnaitre les aspects techniques des imageurs\nIdentifier les principaux artéfacts des images IRM\nEvaluer la qualité image en IRM\nConnaitre les principales méthodes de quantification et leurs applications cliniques\nConnaitre les principales modalités de mise en œuvre\, applications et contrôles de qualité des IRM Linac et des TEP IRM\n\nMéthodes pédagogiques \n\nEnseignements théoriques\, travaux dirigés et travaux pratiques à l’IRM\nAmphithéâtre et salles de formation\nAppareil IRM\, objets tests\, logiciels d’analyse des images\n\nPour tout renseignement sur les objectifs et modalités pédagogiques : veronique.dedieu@clermont.unicancer.fr \nFiche Programme et Lien d’inscription \nFiche programme EPU Clermont-Ferrand \nhttps://app.agoraevent.fr/?tkn=tgj%2bF0BqUpaFjYMZJPIXLw%3d%3d
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SUMMARY:Bases de l'IA en Physique Médicale
DESCRIPTION:PERSONNES CONCERNEES\n\n\nPhysiciens médicaux\, techniciens en mesures physiques\, dosimétristes\, ingénieur biomédical\, radiothérapeutes. \nPRE-REQUIS \nLa participation à cette formation ne nécessite pas de prérequis au regard du public auquel elle s’adresse. \nPRÉSENTATION ET OBJECTIFS \nCe congrès-formation est proposé par la SFPM\, Société Française de Physique Médicale. \nCOMPÉTENCES À L’ISSUE DE LA FORMATION \n\nMobiliser les notions fondamentales du Machine Learning et du Deep Learning dans un contexte métier : identifier les principaux concepts et terminologies utilisés en apprentissage automatique (ML) et en apprentissage profond (DL).\nMettre en oeuvre un processus de modélisation basé sur le ML ou le DL en suivant des étapes clés et en analyser les résultats.\nRepérer les pièges courants de la modélisation ML et DL.\nEvaluer les avantages et les inconvénients des solutions commerciales en physique médicale.\nSe référer aux recommandations nationales et internationales en vigueur relatives aux bonnes pratiques pour la mise en place des logiciels utilisant l’IA en clinique.\n\nPROGRAMME \n\nRappels de statistiques.\nBases techniques du machine learning et des réseaux de neurones.\nImagerie médicale et IA.\nApplications de l’IA en radiothérapie : segmentation automatique\, génération d’images “synthétiques”\, assurance qualité.\nTravaux dirigés : modélisation par apprentissage supervisé et création d’un réseau de neurones pour générer des images “synthétiques”.\n\nMÉTHODES ET RESSOURCES PÉDAGOGIQUES \nExposés théoriques\, études de cas\, débats et discussions. \nINTERVENANTS \n\nDamien Autret – Institut de Cancérologie de l’Ouest\, Angers\nAnaïs Barateau – Centre Eugène marquis\, Rennes\nDjamel Dabli – Centre Hospitalier Universitaire\, Nîmes\nAbdessamad Kobi – LARIS\, Université d’Angers\nChristophe Legrand – Institut de Cancérologie de l’Ouest\, Angers\nCaroline Noblet – Clinique Mutualiste de l’Estuaire\, Saint-Nazaire\nPejman Rasti – LARIS\, Université d’Angers\nDavid Rousseau – LARIS\, Université d’Angers\n\nCONTACT POUR TOUTE QUESTION SUR L’ORGANISATION ET LE PROGRAMME \nM. Christophe Legrand \nCourriel : christophe.legrand@ico.unicancer.fr / Téléphone : 02 41 35 28 91 \nQualité : Physicien médical\, Institut de Cancérologie de l’Ouest \n\nPour s’inscrire c’est par ici : https://epu-angers-2027.agoraevent.fr/ 
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LOCATION:Angers\, 15 rue André Boquel\, Angers\, 49055\, France
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SUMMARY:La SRBT dans tous ses états
DESCRIPTION:Objectifs de la formation et compétences visées\n\n\nAttendu \nA l’issue de la formation\, le stagiaire sera capable de mettre en place un processus des techniques de SBRT adapté à son service et piloter son exploitation de la simulation à l’administration du traitement. \nObjectifs Pédagogiques  \n\nAnalyser l’objectif thérapeutique d’une prescription de radiothérapie stéréotaxique extra crânienne au regard du contexte clinique et de la localisation tumorale afin d’en définir les spécificités.\nÉlaborer un arbre décisionnel raisonné reliant ces objectifs thérapeutiques aux choix techniques nécessaires à sa mise en œuvre afin de garantir la bonne administration du traitement.\nDialoguer avec les différents acteurs du traitement de l’objectif thérapeutique\, des choix de planification\, de gestion du mouvement\, de guidage par l’image et de administration du traitement en s’appuyant sur les données scientifiques et technologiques actuelles.\nConstruire un programme de métrologie (caractérisation et assurance qualité) permettant l’exploitation sûre du processus de SBRT.\nEvaluer les limites\, risques et critères de qualité associés aux différentes stratégies de traitement\, afin d’assurer une prise en charge sécurisée\, efficace et adaptée au patient.\n\nFormation réalisée en partenariat avec LuméOf. \nLien vers le catalogue en ligne et inscriptions : https://lumeof.hop3team.com/formations/la-sbrt-dans-tous-ses-etats
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SUMMARY:EPU : Python en Physique Médicale
DESCRIPTION:PERSONNES CONCERNÉES \nPhysicien(ne) médical(e) ou personne en lien avec le traitement des informations liées au monde de\nla physique médicale (technicien(ne)\, dosimétriste\, …) \nPRÉ-REQUIS \nDes connaissances basiques de programmation (assignation\, boucles\, embranchements\, …) et\nquelques notions du langage python serait un plus mais ne sont pas d’une absolue nécessité. \nCOMPÉTENCES À L’ISSUE DE LA FORMATION \n\nApprendre les bases et certains concepts plus avancés du langage Python.\nS’initier au langage Python en pratiquant et développant des scripts pour les aider dans les tâches d’automatisation d’extraction et d’analyse de données.\nUtiliser les outils de gestion de version pour améliorer la sécurité du développement des codes produits.\n\nMETHODES PEDAGOGIQUES \nExposés\, échanges\, travaux pratiques et projets personnalisés. Ressource complémentaire : le MOOC Python d’Inria (plateforme FUN). \nRESPONSABLES SCIENTIFIQUES  \nLudovic FERRER\, Physicien médical\, ICO Nantes\nGilles LE ROUZIC\, Physicien médical\, CHU Orléans\nRaphaël HERMOUET\, Physicien médical\, CEM Rennes\nNicolas VARMENOT\, Physicien médical\, ICO Nantes \nFICHE PROGRAMME ET LIEN D’INSCRIPTION \nFiche programme EPU Nantes \nhttps://epu-python-2027.agoraevent.fr/
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SUMMARY:Radiothérapie Adaptative - Principes & Applications
DESCRIPTION:Objectifs de la formation et compétences visées \nAction de DPC à l’attention des physiciens médicaux\n➡️ Référence n° 9APY2525002\n➡️ Fiche de cadrage #254 : « Implémentation clinique des nouvelles techniques thérapeutiques utilisant les rayonnements ionisants »\n➡️Périmètre de l’orientation : radiothérapie adaptative \nAttendu   \n✅ A l’issue de la formation\, le stagiaire devra être capable d’animer l’implémentation d’une technique de Radiothérapie Adaptative dans son service : de l’évaluation de la technologie à sa mise en place en routine clinique\nPublic visé\nHors DPC : Dosimétriste\, MERM\, Oncologue Radiothérapeute\, Doctorant (en Radiothérapie)\nDPC : Physicien(ne) Médical(e) – Etre titulaire du DQPRM ou équivalent \nLien d’inscription \nhttps://lumeof.hop3team.com/formations/radiotherapie-adaptative-on-et-offline-principes-applications \n 
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SUMMARY:Formation réglementaire de radioprotection des patients pour les physiciens médicaux travaillant en radiologie
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