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