NantilusSystème informatique d'aide au diagnostic médical : apport de l'apprentissage approfondi en odontologie
L'essor actuel des techniques d'apprentissage automatique pour développer des logiciels intelligents ouvre un large champ de perspectives dans le domaine médical, notamment en matière de diagnostic. Après avoir mentionné les bases techniques utiles à la compréhension des algorithmes d'...
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| Auteurs principaux : | , , , , |
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| Collectivités auteurs : | , |
| Format : | Thèse ou mémoire |
| Langue : | français |
| Titre complet : | Système informatique d'aide au diagnostic médical : apport de l'apprentissage approfondi en odontologie / Titouan Lacôte; sous la direction de Yves Amouriq |
| Publié : |
2020 |
| Description matérielle : | 1 vol. (77 f.) |
| Note de thèse : | Thèse d'exercice : Chirurgie dentaire : Nantes : 2020 |
| Sujets : | |
| Documents associés : | Reproduit comme:
Système informatique d'aide au diagnostic médical |
| Résumé : | L'essor actuel des techniques d'apprentissage automatique pour développer des logiciels intelligents ouvre un large champ de perspectives dans le domaine médical, notamment en matière de diagnostic. Après avoir mentionné les bases techniques utiles à la compréhension des algorithmes d'apprentissage automatique, nous évoquons dans ce travail de thèse les champs d'applications de ces algorithmes dans les systèmes d'aide informatique au diagnostic médical puis nous nous focalisons sur les travaux en la matière concernant l'odontologie. Il apparaît que le domaine du diagnostic médical, plus particulièrement en odontologie, présente des spécificités freinant l'expansion de l'apprentissage profond bien que les perspectives qu'il y offre soient prometteuses. |
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| Notes : | Autre (s) contribution (s) : Yves Amouriq (Président du jury) ; Pierre Weiss, Fabienne Jordana, Samuel Serisier (Assesseurs) |
| Bibliographie : | Bibliogr. f. 72-76,69 réf. |