Soutenance de thèse de Madame Aya HAGE CHEHADE14h00 | Université Catholique de l'Ouest | Amphi Fauvel Bâtiment Pôle Scientifique | 44, rue Rabelais 49000 ANGERS

Le 20 septembre 2024

Sujet : Détection et classification multi-label de maladies pulmonaires par apprentissage automatique à partir d’images de radiographie thoracique.

Directeur de thèse : Monsieur Pierre CHAUVET

Résumé

Les maladies pulmonaires représentent une cause majeure de décès dans le monde, et le diagnostic précoce est crucial pour améliorer les chances de rétablissement. Les technologies d’Intelligence Artificielle ont ouvert des voies prometteuses dans le domaine biomédical. Ainsi dans cette thèse, des modèles d’IA sont utilisés pour améliorer la performance de classification des maladies pulmonaires à partir des images de radiographie thoracique. De nouvelles approches de prétraitement basées sur CycleGAN sont développées pour réduire l’effet du bruit causé par les artefacts tels que des dispositifs médicaux dans les radiographies thoraciques, ainsi que pour générer des masques incluant les zones pathologiques dans les régions d’intérêt. Ensuite, une nouvelle approche de sélection de caractéristiques est développée pour identifier a priori les caractéristiques statistiquement les plus significatives avant la classification. Au-delà de l’analyse des images, les données cliniques associées sont également examinées pour affiner le modèle de classification selon le profil du patient, ce qui améliore l’efficacité diagnostique. Les avancées proposées présentent des résultats prometteurs améliorant la performance de la classification binaire et multi-label des maladies pulmonaires.