Techniques de l'Intelligence Artificielle pour l'aide à la décision médicale : Application aux maladies cardiaques
Les maladies cardiovasculaires (MCV) sont l'une des principales causes de morbidité et de mortalité dans le monde, représentant environ 30 % des décès. La prévalence croissante de facteurs de risque tels que l'hypertension, le diabète et l'obésité, ainsi que le vieillissement de la population mondiale, accentuent ce problème. La détection précoce est cruciale, mais le diagnostic des MCV reste complexe en raison de la nature subtile des symptômes. Le sujet bordé est très important dans le contexte ou par exemple l’infarctus du myocarde (IM), une maladie qui nécessite une détection rapide pour améliorer les résultats cliniques. Cependant, les méthodes actuelles de diagnostic, comme l'imagerie cardiaque, présentent des limitations, notamment des coûts élevés et des temps de traitement longs. L'intégration de l'intelligence artificielle (IA), notamment l'apprentissage profond (DL), est prometteuse pour améliorer le diagnostic. Cette thèse propose une approche innovante à travers le développement de FCTransNet, une approche ensembliste utilisant des modèles de Vision Transformers (ViT) pour la segmentation précise des structures cardiaques. Ce modèle utilise une technique de fusion avancée pour améliorer la précision des diagnostics.
L’apprentissage Profond pour la Classification et l’Interprétation d’Images
L’apprentissage Profond pour la Classification et l’Interprétation d’Images
Paradigmes avancés de l'apprentissage automatique pour l'analyse et la classification des données multimodales
Paradigmes avancés de l'apprentissage automatique pour l'analyse et la classification des données multimodales
Gestes médico-chirurgicaux assistés par ordinateur
Gestes médico-chirurgicaux assistés par ordinateur
Approches Ensemblistesde Classification et Sélection desprédicteurs pour laReconnaissance de Formes,
Approches Ensemblistesde Classification et Sélection desprédicteurs pour laReconnaissance de Formes,
La Recommandation via l’Analyse d’Opinions, soutenue
La Recommandation via l’Analyse d’Opinions, soutenue
Combinaison D’approches Pour Les Résumés Automatiques De Textes
Combinaison D’approches Pour Les Résumés Automatiques De Textes
Techniques D’apprentissage Pour La Sélection Des Caractéristiques : Application A La Reconnaissance Des Formes
Techniques D’apprentissage Pour La Sélection Des Caractéristiques : Application A La Reconnaissance Des Formes