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Le projet « UltraBioLearn »

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L’apprentissage automatique, en particulier supervisé, est difficile dans le cadre des applications médicales. En effet, de nombreuses contraintes doivent être respectées : les résultats doivent être interprétables par des cliniciens, ils doivent être de haute qualité puisqu’ils implique la santé des patients, ils doivent être reproductibles et fiables. Or, les méthodes modernes d’apprentissage automatique dépendent fortement de la qualité et de la quantité des données disponibles, en particulier celle des annotations d’origine humaine qui en font partie. Dans le même temps, la vie privée des patients doit être respectée, et de ce fait l’accès aux bases de données impliquant des patients est restreint. La combinaison de tous ces facteurs font que la mise en oeuvre des méthodes d’apprentissage récentes, en particulier l’apprentissage profond, est difficile. 

Ce projet se propose de rechercher des solutions innovantes à ces questions, en particulier en exploitant l’apprentissage semi-supervisé en utilisant des architectures génératives innovantes utilisant des réseaux certifiantes et à base de graphes. Le context applicatif est celui de la prédiction de la réponse des patients aux traitements en oncologie, qui sont souvent d’importance vitale. 

Le projet implique le laboratoire IR4M de l’Université Paris-Sud pour la partie médicale et imagerie, et le CVN à CentraleSupelec  pour la partie vision par ordinateur et apprentissage automatique.

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