Projet de fin d'étude : Super résolution et détection d’anomalie en imagerie chirurgicale

Etudiant : NAHRI Insaf

Filière : Master Web Intelligence et Sciences des Données (WISD)

Encadrant : Pr. YAHYAOUYI ALI

Annèe : 2022

Résumé : Mon stage s’inscrit dans le cadre d’un projet de recherche portant sur la thématique de l’apprentissage profond pour la super résolution et la détection des anomalies et les structures de la main en temps réel (dont les images chirurgicales). Il vise a donner un aperçu complet des récents progrès en matière de super-resolution d’image et la détection des objets en temps réel basé sur le Deep Learning et l’implémentation d’une approche dans ce contexte . La première partie, de ce stage a été dédiée à la présentation de l’organisme d’accueil, la définition de la problématique, une brève explication de l’apprentissage profond (Deep Learning) et les algorithmes les plus utilisés pour la problématique de l’étude. La seconde partie, concerne l’application de la technique de super résolution (SR) et la detection des structures d’images chirurgicales de la main basée sur l’apprentissage profond dans le domaine médicale ainsi que quelques méthodes récentes développées dans ce domaine. Enfin, la dernière partie fut consacrée à la mise en œuvre pratique de l’étude en expliquant les différentes étapes effectuées pour le développement d’une approche basée sur le réseau de neurones convolutionnels, en utilisant Python comme langage de programmation et Google Colaboratory comme environnement.