La séparation visuelle automatique des artères coronaires dans les images médicales, appelée segmentation, est un prérequis pour le diagnostic et l’évaluation automatisée de pathologies cardio-vasculaires. C’est également un outil très important pour les cliniciens dans la planification des interventions. Nous proposons dans ce projet d’améliorer la segmentation automatique des artères coronaires en profitant des récentes […]

The main objective of this research project is to investigate, develop and evaluate state-of-the-art image processing and machine learning algorithms, which are suitable for accurate modeling and recognition from large-scale medical image datasets that are weakly labeled. In particular, we will focus on the learning of recognition models in medical image computing applications that are […]