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9 juillet 2020

Thèse Univ Paris / Philips Healthcare Intégration d’un moteur IA de recherche d’images par le contenu dans une base d’images radiologiques (iaPACS)


Catégorie : Doctorant


Mots clefs :Analyse / traitement d’images médicales, IA, Deep Learning, recherche d’images similaires par le contenu, sémantique, indexation d’images, base hospitalière d’images radiologiques - PACS

Lien vers le SUJET COMPLET

 

Date de début de la thèse : rentrée 2020

 

Type de financement : région IdF

 

Contact :

Résumé

Ce projet doctoral porte sur l’intégration d’un moteur de recherche d’images par le contenu dans une base d’images médicales pour apporter une aide aux médecins radiologues dans l’interprétation d’images en routine clinique et la prise de diagnostic. Le sujet est en collaboration entre le laboratoire d’Informatique LIPADE de l’Université de Paris , Philips Healthcare, leader dans le développement et la commercialisation d’appareil d’acquisition d’images et l’HEGP (Hôpital européen Georges-Pompidou). D’un point de vue académique, le caractère innovant repose sur le développement de nouvelles approches d’indexation et de recherche d’images similaires via des descripteurs visuels issus de réseaux de neurones profonds (convolutionnels) et leur couplage / interaction avec des descripteurs sémantiques de haut-niveau employés par les radiologues. D’un point de vue industriel, ce projet représente une rupture technologique avec l’existant étant donné qu’actuellement, les systèmes d’information et de gestion d’images radiologiques intégrés dans les hôpitaux en routines ne peuvent être interrogés que par « mot-clés » et la fouille d’images par le contenu n’est pas exploitable malgré la masse d’images préalablement diagnostiquées et interprétées disponibles.

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