Etudiant : Tamo banka Ibrahim

Filière : LF Sciences Mathématiques et Informatique

Encadrant : Pr. SABBANE FADOUA

Annèe : 2025

Résumé : Ce projet de fin d'études s'inscrit dans le domaine de l'intelligence artificielle appliquée à l'imagerie médicale, avec pour objectif principal le développement d'un système automatisé de détection des tumeurs cérébrales à partir d'images par résonance magnétique (IRM). L'approche proposée exploite les récentes avancées en apprentissage profond, spécifiquement l'architecture YOLOv8 (You Only Look Once version 8), pour réaliser une analyse rapide et précise des scans cérébraux. La méthodologie adoptée comprend quatre étapes clés : le prétraitement des images IRM incluant le redimensionnement et la normalisation, l'adaptation des annotations au format YOLO pour l'entraînement du modèle, l’optimisation des hyperparamètres du réseau de neurones, et l’évaluation rigoureuse des performances sur un jeu de données indépendant. Cette recherche contribue à la littérature scientifique en démontrant l'efficacité des architectures de type one-stage detector pour les tâches de diagnostic assisté en neurologie. Les perspectives incluent l'extension à la segmentation précise des tumeurs et l'adaptation pour d'autres pathologies cérébrales.