Projet doctoral « Une Assemblée d’IA pour la Prédiction des Maladies Neurologiques » mené au sein de l’équipe Images et Son du LaBRI (UMR 5800).

Conception d’assemblages de modèles d’apprentissage profond pour l’analyse d’IRM cérébrales 3D et l’aide au diagnostic différentiel entre maladie d’Alzheimer, démence frontotemporale et démence à corps de Lewy, sous la direction de (directeur), (co-directeur) et à l’École doctorale Mathématiques et Informatique, en collaboration avec le CHU de Bordeaux et l’Institut des Maladies Neurodégénératives.

Mots-clés : IRM, apprentissage profond, transformeurs, diagnostic différentiel, apprentissage semi-supervisé.

Utilisation de réseaux de neurones convolutifs pour caractériser les orientations de texture dans des expériences d’apprentissage supervisé.

Encadré par Kévin Polisano.