Traitement d’images cardiaques Traitement du signal en cardiologie Apprentissage machine pour l’imagerie médicale Apprentissage profond pour l’imagerie médicale
Projets :
Deep Learning pour la segmentation à l'aide d'un jeu de données ouvert à grande échelle en échocardiographie 2D (lien) Fraction d'éjection en temps réel entièrement automatique et mesures MAPSE en échocardiographie 2D à l'aide de réseaux de neurones profonds Segmentation du ventricule gauche en échographie 3D en combinant des forêts aléatoires structurées avec des modèles de formes actives Segmentation entièrement automatique et multi-structurelle du ventricule gauche et du myocarde sur des données échocardiographiques 2D hautement hétérogènes
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Projets :
Deep Learning pour la segmentation à l'aide d'un jeu de données ouvert à grande échelle en échocardiographie 2D (lien) Fraction d'éjection en temps réel entièrement automatique et mesures MAPSE en échocardiographie 2D à l'aide de réseaux de neurones profonds Segmentation du ventricule gauche en échographie 3D en combinant des forêts aléatoires structurées avec des modèles de formes actives Segmentation entièrement automatique et multi-structurelle du ventricule gauche et du myocarde sur des données échocardiographiques 2D hautement hétérogènes[/kc_column_text][/kc_tab][/kc_tabs][/kc_column][/kc_row]
- identite:
- Sarah Leclerc
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- MCF
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- Enseignant-Chercheur
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- 9 avenue Alain Savary - BP47870 - 21078 DIJON
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- Bâtiment I3M - Bureau 109
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- sarah.leclerc@u-bourgogne.fr
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