Etudiant : EZOUINE ACHRAF

Filière : Master Systèmes Intelligents et Décisionnels (MSID)

Encadrant : Pr. RAMADAN HIBA

Annèe : 2023

Résumé : Pendant de nombreuses années, le domaine de l'imagerie médicale a connu une grande prospérité, ce qui a contribué au diagnostic et au traitement de nombreuses maladies. La Vision transformer est considérée comme une technologie de segmentation 3D  des images médicales. Le but de notre travail est de segmenter les tumeurs 3D dans les images médicales  avec la vision transformer Dans ce mémoire, nous utilisons le modèle UNETR pour segmenter les tumeurs 3D sur une base de données (dataset Brats2021). Mots-Clés : Segmentation 3D, segmentation de tumeur, Imagerie médicale, Vision Transformers (ViTs)