Une stratégie efficace de préparation des données pour la détection des anévrismes cérébraux en IRM 3D-TOF par deep learning - Inria - Institut national de recherche en sciences et technologies du numérique Access content directly
Conference Papers Year : 2022

Une stratégie efficace de préparation des données pour la détection des anévrismes cérébraux en IRM 3D-TOF par deep learning

Abstract

La détection des anévrismes intracrâniens non rompus en IRM 3D-TOF représente une véritable difficulté en pratique clinique. Bien que l'utilisation récente des réseaux de neurones convolutifs (CNN) dans ce domaine ait apporté des résultats prometteurs, une des problématiques fondamentales reste celle du déséquilibre majeur des classes (rareté des anévrismes en termes de voxel par rapport au reste du volume). Jusqu’à présent, les méthodologies décrites dans la littérature se sont concentrées sur les architectures des réseaux. Ce travail aborde la préparation des données en amont.
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Dates and versions

hal-03897642 , version 1 (15-12-2022)

Identifiers

Cite

Liang Liao, Youssef Assis, Fabien Pierre, Erwan Kerrien, René Anxionnat. Une stratégie efficace de préparation des données pour la détection des anévrismes cérébraux en IRM 3D-TOF par deep learning. 49th Congress of the French Society of Neuroradiology, Mar 2022, Lyon, France. pp.118-119, ⟨10.1016/j.neurad.2022.01.016⟩. ⟨hal-03897642⟩
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