Projet de fin d'étude : Segmentation automatique des tumeurs cérébrales à partir des images IRM par apprentissage profond

Etudiant : JIMI ANWAR

Filière : Master Informatique Décisionnelle et Vision Intelligente (MIDVI)

Encadrant : Pr. QJIDAA HASSAN

Annèe : 2021

Résumé : Le but de notre travail est d'étudier comment réutiliser les puissants réseaux de neurones qui existent dans la littérature. En effet, il existe de nombreux réseaux de classification puissants et bien entraînés sur une très grande base de données. Grâce à l'apprentissage par transfert, ces réseaux pré-entraînés peuvent être facilement réutilisés pour d'autres problèmes de classification. Cependant, le transfert de la puissance d'apprentissage et de détection de la fonctionnalité d'un réseau de classification à un autre type de problème tel que la segmentation. Nous avons présenté différentes architectures d'apprentissage profond, Ensuite, nous utilisons ces réseaux pour faire la segmentation, ici nous utilisons l'accuracy, IOU et dice coefficient pour évaluer la performance.