Équipe IMAGeS : Images, Modélisation, Apprentissage, Géométrie et Statistique

Séminaire du 11/09/2017, 14h00

De Équipe IMAGeS : Images, Modélisation, Apprentissage, Géométrie et Statistique
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lundi 11 septembre 2017, 14h00

Prédiction de zones de récidives de glioblastomes par méthode d'apprentissage supervisée

Conférencier : Quitterie Vauchaussade

Les glioblastomes sont des tumeurs cérébrales incurables. En effet, même après opération d'exérèse, ces tumeurs se développent à nouveau. C'est que l'on appelle la repousse tumorale. De plus, cette repousse n'est pas visible sur les premiers examens post-opération. Lorsque l'on peut la visualiser, elle est d'ores et déjà bien étendue. L'objectif serait de pouvoir déterminer la ou les directions de repousse, dès les premiers examens, et ainsi traiter plus efficacement ces tumeurs.

Le but de mon stage est de mettre en place, à partir d'une base d'images IRM de différentes modalités, une méthode d'apprentissage supervisée permettant de déterminer les directions de propagation de la repousse tumorale après opération chirurgicale. Après une étape préliminaire de pré-traitement des données, la première phase de mon travail consistait à observer l'évolution d'intensité au cours du temps dans ces données IRM afin de mettre en évidence la présence d'information pour chaque modalité. Une deuxième étape a été l'exploitation d'un réseau de neurone ainsi que l'analyse des résultats obtenus.