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Omerediapo 1 APPRENTISSAGE AUTOMATIQUE BASE SUR LE RÉSEAU DE NEURONES À CONVOLUTION POUR LA RECONNAISSANCE DES FORMES ? LE TRAVAIL S ? APPLIQUE À L ? IMAGERIE PAR RÉSONANCE MAGNÉTIQUE IRM NTUMBA TSHITUNGU Omere - CINTRODUCTION L ? Intelligence Arti ?ciell

APPRENTISSAGE AUTOMATIQUE BASE SUR LE RÉSEAU DE NEURONES À CONVOLUTION POUR LA RECONNAISSANCE DES FORMES ? LE TRAVAIL S ? APPLIQUE À L ? IMAGERIE PAR RÉSONANCE MAGNÉTIQUE IRM NTUMBA TSHITUNGU Omere - CINTRODUCTION L ? Intelligence Arti ?cielle est le domaine dans lequel se situe notre travail Son but est de permettre aux ordinateurs d ? agir et penser comme des êtres humains Elle est présente dans tous les domaines de la vie quotidienne La problématique fondamentale de l ? Intelligence Arti ?cielle se résume de la manière suivante Comment concevoir une machine intelligente capable de reproduire le comportement de l ? humain dans ses activités de raisonnement Cependant c ? est un très domaine vaste qui regroupe plusieurs disciplines nous avons travaillé précisément sur le Machine Learning et la reconnaissance des formes CINTRODUCTION L'imagerie par résonance magnétique est l'une des techniques d'observation les plus récentes Basée sur le phénomène de résonance magnétique nucléaire elle permet de sonder en profondeur un sujet donné tout en étant non invasive et non douloureuse La qualité de ces images ainsi que les possibilités o ?ertes en termes de vues de modalités de rendu ou encore de contraste ont fait d'elle un outil incontournable au sein du milieu médical Sa précision et sa sensibilité se révèlent également être des atouts majeurs dans la traque des pathologies cérébrales CINTRODUCTION Aujourd ? hui on se sert de la reconnaissance des formes en imagerie médicale pour permettre l ? observation de la zone cérébrale Elle donne aux machines la capacité de recueillir des informations di ?érentes sur les tissus cérébraux et facilite l ? interprétation au médecin CPROBLEMATIQUE En milieu clinique l'analyse des IRM cérébrales se fait par le biais d'un radiologue la t? che de ce dernier consistant à traquer la présence d ? anomalies En présence d ? anomalies il procédera à leur délimitation image par image dans le but de mesurer leurs étendues Ce procédé appliqué pour chaque patient en plus de consommer énormément de temps il dépend d'une part du médecin qui ne prend pas en compte toute la structure cérébrale ce qui amènerait à une mauvaise conclusion et d ? autre part de la qualité d ? images produites par la machine CPROBLEMATIQUE Partant de cela nous nous sommes posés comme questions suivantes ? Comment un système informatique peut-il aider les médecins dans la prise de décision sur les images prises par IRM ? Quel impact positif un système de reconnaissance automatique d ? anomalies du cerveau pourrait-il apporter aux médecins CHYPOTHESE En considération de ces questions de recherche di ?érentes solutions peuvent être proposées selon les chercheurs Ainsi en rapport avec la première question pour aider le médecin il conviendrait d ? utiliser la reconnaissance automatique sur les images du cerveau En rapport avec la deuxième question nous pensons que le système diminuerait le temps d ? examination des images produites par IRM faciliterait la prise de décision sur base de mêmes caractéristiques sans possibilité de se tromper COBJECTIF L'objectif