Choisir une formation dans le domaine de la santé, c’est se destiner à exercer une profession pleine d’avenir.
La Recherche et l'innovation au sein de la HEdS-Genève est assurée par les chercheur·euse·s , avec le soutien de l'Institut de Recherche.
La HEdS-Genève c'est aussi un réseau de contacts privilégiés avec des institutions à travers le monde.
Plus grande école de santé de Suisse romande, la HEdS-Genève est la seule à réunir cinq des sept filières du domaine Santé.
Collaboratrice scientifique HES
Technique en radiologie médicale
belinda.lokaj@hesge.ch
+41 22 558 52 45
Haute école de santé - Genève
Avenue de Champel 47, 1206 Genève, CH
Domaine :
Santé
Filière principale :
Technique en radiologie médicale
Durand de Gevigney, V., Lokaj, B., Lovis, C., Djema, A. D., Kinkel, K., Schmid, J.
(2026). Clinical evaluation of an AI-based prototype for breast lesion classification in ultrafast dynamic contrast enhanced MRI : Swiss Congress of Radiology.Auteur(s) : Belinda Mataj-Lokaj, Jérôme Schmid
Durand de Gevigney, V., Lokaj, B., Correia, D., Murati, L., Tsukada, T. , Lovis, C., Schmid, J.
(2025). Automatic features extraction for multimodal deep learning fusion of Ultrafast-DCE MRI for breast lesion classification : European Society for Magnetic Resonance in Medicine and Biology (ESMRMB) .Auteur(s) : Jérôme Schmid, Belinda Mataj-Lokaj
Champendal, M., Lokaj, B., de Gevigney, V. D., Brule, G., Zaghir, J., Boiko, P., Lovis, C., Muller, H., Schmid, J., Ribeiro, R. T.
(2025). Exploring environmental sustainability of artificial intelligence in radiology : a scoping review : European journal of radiology.https://doi.org/10.1016/j.ejrad.2025.112558
Auteur(s) : Belinda Mataj-Lokaj, Gaël Brulé, Jérôme Schmid
Petit, M. A., Piguet, J., Lokaj, B., Schmid, J., Gaignot, C.
(2025). Learning MRI with ImmeRgaMe : exploring the pedagogical potential of an innovative serious game for radiographer training : Radiography.https://doi.org/10.1016/j.radi.2025.102921
Auteur(s) : Marie-Anaïs Petit, Joël Piguet, Belinda Mataj-Lokaj, Jérôme Schmid, Céline Gaignot
Lokaj, B., Durand de Gevigney, V., Djema, D. A., Zaghir, J., Goldman, J. P., Bjelogrlic, M., Turbe, H., Kinkel, K., Lovis, C., Schmid, J.
(2025). Multimodal deep learning fusion of ultrafast-DCE MRI and clinical information for breast lesion classification : Computers in biology and medicine.https://doi.org/10.1016/j.compbiomed.2025.109721
Auteur(s) : Belinda Mataj-Lokaj, Jérôme Schmid
Lokaj, B., Pugliese, M. T., Kinkel, K., Lovis, C., Schmid, J. (2024). Barriers and facilitators of artificial intelligence conception and implementation for breast imaging diagnosis in clinical practice: a scoping review : European radiology.
https://doi.org/10.1007/s00330-023-10181-6
Auteur(s) : Belinda Mataj-Lokaj, Jérôme Schmid
Lokaj, B., Pugliese, M.-P., Kinkel, K., Lovis, C., Schmid, J.
(2024). Barriers and facilitators of implementation of AI : Annual Scientific Meeting 2024, European Society of Breast Imaging (EUSOBI).https://www.eusobi.org/congress/
Auteur(s) : Belinda Mataj-Lokaj, Jérôme Schmid
Lokaj, B., Durand De Gevigney, V., Djema, D.-A., Kinkel, K., Lovis, C., Schmid, J.
(2024). Comparative analysis of breast lesion classification with deep learning in dynamic MRI using different types of regions of interest : Swiss Congress of Radiology .Auteur(s) : Belinda Mataj-Lokaj
Zaghir, J., Lokaj, B., Kinkel, K., Djema, A.-D., Turbé, H., Bjelogrlic, M., Durand De Gevigney, V., Schmid, J., Lovis, C., Goldman, J.-P.
(2024). Efficient clinical information extraction from breast radiology reports in French : Medical Informatics Europe.Auteur(s) : Belinda Mataj-Lokaj, Jérôme Schmid
Zaghir, J., Lokaj, B., Kinkel, K., Djema, A. D., Turbe, H., Bjelogrlic, M., Durand de Gevigney, V., Schmid, J., Lovis, C., Goldman, J. P.
(2024). Efficient clinical information extraction from breast radiology reports in French : Studies in health technology and informatics.https://doi.org/10.3233/SHTI240776
Auteur(s) : Belinda Mataj-Lokaj, Jérôme Schmid
