Système d'analyse des tumeurs cérébrales basé sur l'IRM

Ce livre est le résultat de notre pratique de recherche de plus de 15 ans dans le domaine de l'analyse d'images de tumeurs cérébrales à l'aide de techniques d'intelligence computationnelle. De nombreuses méthodes automatiques ont été développées et publiées dans des revues internationales réputées. Actuellement, les modèles basés sur l'apprentissage profond visent à classifier les tumeurs cérébrales à partir de scans de la tête humaine par imagerie à résonance magnétique (IRM). Ce livre est principalement axé sur le développement d'un système d'analyse des tumeurs cérébrales par IRM utilisant une approche d'apprentissage profond. Ce livre est organisé en cinq chapitres. Le chapitre 1 décrit l'importance du traitement des images médicales, les principes et le rôle de l'IRM dans l'analyse des images médicales et l'importance des systèmes d'intelligence artificielle (IA). Le chapitre 2 explique l'anatomie du cerveau, la cause des tumeurs cérébrales et leurs types. Le chapitre 3 décrit les rudiments des techniques de deep learning (DL) telles que les bases de l'apprentissage automatique (ML), les algorithmes, l'évolution, le rôle dans l'imagerie des tumeurs, l'architecture des réseaux neuronaux profonds (DNN) et des réseaux neuronaux convolutifs (CNN). Le chapitre 4 explique le développement de l'outil d'apprentissage automatique proposé pour l'analyse des tumeurs cérébrales. Enfin, le chapitre 5 conclut sur les travaux à venir.