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Validation à grande échelle d’une méthode d’apprentissage automatique pour l’aide au diagnostic à partir de données d’IRM cérébrale
En cours d'exécution
01/11/2018

Objectifs principaux

L’équipe ARAMIS développe des algorithmes d’apprentissage par ordinateur pour l’aide au diagnostic de maladies neurologiques à partir de données d’imagerie par résonance magnétique cérébrale.
La présente étude vise à :
i) évaluer ces algorithmes à très grande échelle sur des données de routines clinique ;
ii) évaluer l'influence de la taille de l’échantillon d’apprentissage sur les performances des algorithmes ;
iii) comparer différentes approches méthodes d’apprentissage automatique.
Acquisition d'images cérébrales (IRM) - © Inria / Photo C. Morel

Publications

Membres

Equipe-projet ARAMIS, Inria, CNRS, Inserm, Sorbonne Université, Institut du Cerveau Service de neuroradiologie diagnostique et fonctionnelle, DMU DIAMENT, Hôpital de la Pitié-Salpêtrière, AP-HP. Service de neurologie, IM2A, DMU Neurosciences, Hôpital de la Pitié-Salpêtrière, AP-HP.

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