{"id":209,"date":"2024-01-06T18:16:03","date_gmt":"2024-01-06T17:16:03","guid":{"rendered":"http:\/\/pageperso.math.univ-toulouse.fr\/csk\/?page_id=209"},"modified":"2024-01-21T16:45:44","modified_gmt":"2024-01-21T15:45:44","slug":"samedi-18-novembre-2023","status":"publish","type":"page","link":"https:\/\/perso.math.univ-toulouse.fr\/csk\/saison-10-2023-2024\/samedi-18-novembre-2023\/","title":{"rendered":"Samedi 18 novembre 2023"},"content":{"rendered":"<p><a href=\"https:\/\/tonic.inserm.fr\/equipes\/giulia-maria-mattia\/\" target=\"_blank\">Giulia-Maria Mattia<\/a>,\u00a0<em>Intelligence Artificielle et Maladies Neurologiques : \u00e0 la d\u00e9couverte des r\u00e9seaux de neurones convolutifs<\/em><\/p>\n<p><strong>R\u00e9sum\u00e9 :<\/strong> Les derni\u00e8res avanc\u00e9es de l\u2019intelligence artificielle (IA) permettent d\u2019obtenir des r\u00e9sultats exceptionnels dans l\u2019analyse d\u2019images m\u00e9dicales pour l\u2019aide au diagnostic de maladies neurologiques. Parmi ces outils puissants, les r\u00e9seaux de neurones convolutifs (CNN) sont capables d\u2019extraire de mani\u00e8re compl\u00e8tement automatique les motifs caract\u00e9ristiques \u00e0 partir d\u2019images multidimensionnelles, issues par exemple de l\u2019imagerie par r\u00e9sonance magn\u00e9tique (IRM). Les motifs extraits sont ensuite utilis\u00e9s avec l\u2019objectif de discriminer les sujets sains et malades \u00e0 l\u2019aide d\u2019un r\u00e9seau de neurones artificiels. La discrimination faite par les CNN \u00e9tant difficile \u00e0 comprendre et malgr\u00e9 leur forte capacit\u00e9 discriminatoire, les CNN sont parfois consid\u00e9r\u00e9s comme des \u00ab bo\u00eetes noires \u00bb. Mes travaux de recherche visent \u00e0 \u00e9clairer ces processus, en s\u2019appuyant, par exemple, sur la source primaire de connaissance pour les CNN : les donn\u00e9es d\u2019apprentissage. La modification de donn\u00e9es IRM du cerveau a permis d\u2019analyser comment la capacit\u00e9 discriminatoire varie selon les diff\u00e9rentes caract\u00e9ristiques des donn\u00e9es d\u2019apprentissage. Gr\u00e2ce \u00e0 l\u2019application de techniques qui r\u00e9v\u00e8lent les parties de l\u2019image consid\u00e9r\u00e9es par les CNN, il est devenu possible d\u2019identifier une signature spatiale des maladies. La compr\u00e9hension de d\u00e9cisions prises par les outils d\u2019IA, comme les CNN, est ainsi essentielle dans le contexte clinique qui exige transparence et interpr\u00e9tabilit\u00e9, pour en favoriser l\u2019utilisation.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Giulia-Maria Mattia,\u00a0Intelligence Artificielle et Maladies Neurologiques : \u00e0 la d\u00e9couverte des r\u00e9seaux de neurones convolutifs R\u00e9sum\u00e9 : Les derni\u00e8res avanc\u00e9es de l\u2019intelligence artificielle (IA) permettent d\u2019obtenir des r\u00e9sultats exceptionnels dans l\u2019analyse d\u2019images m\u00e9dicales pour l\u2019aide au diagnostic de maladies neurologiques. Parmi ces outils puissants, les r\u00e9seaux de neurones convolutifs (CNN) sont capables d\u2019extraire de mani\u00e8re [&hellip;]<\/p>\n","protected":false},"author":208,"featured_media":0,"parent":151,"menu_order":2,"comment_status":"closed","ping_status":"open","template":"page-templates\/full-width.php","meta":{"footnotes":""},"class_list":["post-209","page","type-page","status-publish","hentry"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/perso.math.univ-toulouse.fr\/csk\/wp-json\/wp\/v2\/pages\/209","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/perso.math.univ-toulouse.fr\/csk\/wp-json\/wp\/v2\/pages"}],"about":[{"href":"https:\/\/perso.math.univ-toulouse.fr\/csk\/wp-json\/wp\/v2\/types\/page"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/perso.math.univ-toulouse.fr\/csk\/wp-json\/wp\/v2\/users\/208"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/perso.math.univ-toulouse.fr\/csk\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=209"}],"version-history":[{"count":4,"href":"https:\/\/perso.math.univ-toulouse.fr\/csk\/wp-json\/wp\/v2\/pages\/209\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":263,"href":"https:\/\/perso.math.univ-toulouse.fr\/csk\/wp-json\/wp\/v2\/pages\/209\/revisions\/263"}],"up":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/perso.math.univ-toulouse.fr\/csk\/wp-json\/wp\/v2\/pages\/151"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/perso.math.univ-toulouse.fr\/csk\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=209"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}