IA et traitement d'images pour l'aide la dcision mdicale (Paperback)

Imen Fourati Kallel

ISBN 10: 6209447805 / ISBN 13: 9786209447808

Published by Editions Universitaires Europeennes, 2026

About this Item

Paperback. Les objectifs des travaux presentes dans ce livre se sont articules sur l'exploration de l'intelligence artificielle en synergie avec le traitement des images pour l'aide a la prise de decision pour la detection precoce du keratocone. Dans un premier temps, nous mettons en evidence l'apport des techniques d'apprentissage automatique dans l'analyse d'images medicales, en demontrant leur pertinence et leur efficacite pour le depistage precoce du keratocone, une pathologie corneenne evolutive necessitant une detection fiable et anticipee. Dans un second temps, nous montrons que les approches d'apprentissage profond, notamment basees sur les reseaux de neurones convolutifs, offrent des performances superieures pour la classification automatisee des images medicales, tout en permettant egalement la generation d'images synthetiques visant a enrichir les bases de donnees et a ameliorer la robustesse des modeles. L'ensemble de ces contributions souligne le potentiel considerable des methodes d'intelligence artificielle pour renforcer la precision diagnostique, optimiser l'interpretation des images medicales et soutenir efficacement la prise de decision clinique. This item is printed on demand. Shipping may be from multiple locations in the US or from the UK, depending on stock availability.

Seller Inventory # 9786209447808

Bibliographic Details

• Title: IA et traitement d'images pour l'aide la dcision mdicale (Paperback)
• Publisher: Editions Universitaires Europeennes
• Publication Date: 2026
• Language: French
• ISBN 10: 6209447805
• ISBN 13: 9786209447808
• Binding: Paperback
• Condition: new

About this title

Synopsis

Les objectifs des travaux présentés dans ce livre se sont articulés sur l'exploration de l'intelligence artificielle en synergie avec le traitement des images pour l'aide à la prise de décision pour la détection précoce du kératocône. Dans un premier temps, nous mettons en évidence l'apport des techniques d'apprentissage automatique dans l'analyse d'images médicales, en démontrant leur pertinence et leur efficacité pour le dépistage précoce du kératocône, une pathologie cornéenne évolutive nécessitant une détection fiable et anticipée. Dans un second temps, nous montrons que les approches d'apprentissage profond, notamment basées sur les réseaux de neurones convolutifs, offrent des performances supérieures pour la classification automatisée des images médicales, tout en permettant également la génération d'images synthétiques visant à enrichir les bases de données et à améliorer la robustesse des modèles. L'ensemble de ces contributions souligne le potentiel considérable des méthodes d'intelligence artificielle pour renforcer la précision diagnostique, optimiser l'interprétation des images médicales et soutenir efficacement la prise de décision clinique.