Liste des Défis
Défi N°1: Optimisation de l’examen cytologique de la thyroïde à l’aide d’algorithmes d’intelligence artificielle
Notre projet a pour objectif de développer un algorithme d'lA permettant d'analyser une lame de cytologie thyroïdienne numérisée afin d'établier la classification Bethesda adéquate et de générer un compte rendu standardisé.
- Porteur de Projet: Nadia SABBEGH ZNAIDI
- Tuteur numérique: Alain LALANDE et Pierre BUGNON
- Competences requises: Volet médical : compétence d'analyse de lames de cytologie thyroidienne, volet numérique : Deeplearnig - Analyse d'image
Défi N°2: Optimisation de l’examen cytologique de la thyroïde à l’aide d’algorithmes d’intelligence artificielle
Notre projet a pour objectif de développer un algorithme d'lA permettant d'analyser une lame de cytologie thyroïdienne numérisée afin d'établier la classification Bethesda adéquate et de générer un compte rendu standardisé.
- Porteur de Projet: Nadia SABBEGH ZNAIDI
- Tuteur numérique: Alain LALANDE et Pierre BUGNON
- Competences requises: Volet médical : compétence d'analyse de lames de cytologie thyroidienne (cytologiste ou anatomopathologiste expérimenté)
Défi N°3: Parkinson Stress Shield
Développer un système non invasif de détection du stress chez les patients atteints de la maladie de Parkinson, basé sur l'analyse des expressions faciales, afin d'améliorer la gestion des symptômes moteurs et la qualité de vie des patients.
- Porteur de Projet: Imad SFEIR
- Tuteur numérique: Amine BOHI
- Competences requises: Programmation Python, Intelligence Artificielle et Machine Learning, Vision par Ordinateur, Développement Web et/ou Mobile, Travail en équipe
Défi N°4: Automatisation par DeepLearning de l'Identification des Sidéroblastes en couronne (ADLIS)
Développer un algorithme performant pour l'identification et la classification des sidéroblastes en couronne.
- Porteur de Projet: Isen
- Tuteur numérique: Julien BAUMEYER
- Competences requises: Hématobiologie - DeepLearning - Analyse d'image - Développement front-end