Few-shot Learning Robuste Pour L'imagerie Médicale

il y a 2 semaines


GifsurYvette, France Université Paris-Saclay GS Sciences de l'ingénierie et des systèmes Temps plein

**Few-Shot Learning Robuste pour l'Imagerie Médicale // Robust Few-Shot Learning for Medical Imaging**:

- Réf **ABG-123607**
**ADUM-57214**
- Sujet de Thèse- 02/05/2024- Université Paris-Saclay GS Sciences de l'ingénierie et des systèmes- Lieu de travail- Gif sur Yvette - France- Intitulé du sujet- Few-Shot Learning Robuste pour l'Imagerie Médicale // Robust Few-Shot Learning for Medical Imaging- Mots clés- Few-shot Learning, Imagerie médicale, Robustesse, Apprentissage profond, Apprentissage machine
- Few-shot Learning, Medical imaging, Robust statistics, Deep Learning, Machine Learning**Description du sujet**:

- Le Few-Shot Learning permet de résoudre diverses tâches telles que la classification ou segmentation d'images en utilisant peu de données labellisées [1,2]. Ces méthodes sont cependant souvent développées dans un cadre non-robuste, où la présence de bruit ou de données aberrantes n'est pas prise en compte [3-5]. De plus, plusieurs questions théoriques sur la qualité et la taille du support set idéal restent ouvertes. En imagerie médicale, ces questions ont une importance majeure par le manque de données labellisées, la qualité réduite des images ainsi que leur grande variabilité liée aux différences entre opérateurs et méthodes d'acquisition [2,4].- Cette thèse vise à répondre à ces questions en étudiant et développant des méthodes de Few-Shot robustes, appliquées au domaine de l'imagerie médicale.
- Les solutions développées s'appuieront sur des méthodes de Few-Shot Learning, combinées aux méthodes plus classiques d'apprentissage statistique robuste [6]. Les solutions proposées seront validées dans le contexte de problèmes réels en imagerie médicale où les données d'apprentissage contiennent des données aberrantes ou labels peu fiables [4,5].The advent of Few-Shot learning has opened new avenues in medical image analysis, where the scarcity of labelled data poses significant challenges [1-5]. In addition to limited labels, their quality (due to inter-observer variability) and the quality of the data itself (due to acquisition) pose major challenges when learning from medical images with mínimal supervision. Therefore, measuring the influence of the volumes and quality of available training data remains a critical question for Few-Shot learning in the medical field [2,4].- By leveraging well-established results and recent advancements in robust statistics [6], the proposed research will explore robust Few-Shot learning in scenarios where annotated datasets are limited and corrupted by outliers [4,5].
- The methodology will involve theoretical and practical aspects. A theoretical analysis of the impact of training data volume and quality will be followed by the design and implementation of improved methods that integrate poor label quality and out-of-distribution data. The research will contribute to the field by empirically validating theoretical findings on diverse real-world medical datasets and tasks.
- The implications of this work are vast, as it could lead to more accessible and efficient healthcare solutions.Début de la thèse : 01/11/2024**Nature du financement**:
**Précisions sur le financement**:

- Contrats ED : Programme blanc GS-SIS*Contrats ED : Programme blanc GS-ISN***Présentation établissement et labo d'accueil**:

- Université Paris-Saclay GS Sciences de l'ingénierie et des systèmes**Etablissement délivrant le doctorat**:

- Université Paris-Saclay GS Sciences de l'ingénierie et des systèmes**Ecole doctorale**:

- 580 Sciences et Technologies de l'Information et de la Communication13/05/2024



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    il y a 4 semaines


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    il y a 4 semaines


    Neuilly-sur-Seine, France American Hospital of Paris Temps plein

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    il y a 7 jours


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    **Société**: L’HÔPITAL AMÉRICAIN DE PARIS** **est un établissement privé à but non-lucratif reconnu d’utilité publique. Créée en 1906 et dotée d’une forte culture d’entreprise, notre institution a pour mission de délivrer le meilleur des pratiques médicales françaises et américaines à ses patients français et internationaux....


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    Le Groupe CRP est à la recherche d’**un(e) opérateur(trice) téléphonique **pour la prise de rendez-vous **en** **imagerie médicale**, sur un call center situé à Montferrier-sur-Lez, dans un environnement calme et verdoyant. Vous souhaitez rejoindre une équipe dynamique et une bonne ambiance de travail ? Vous êtes organisé(e), dynamique, vous...

  • Secretaire Medical

    il y a 4 semaines


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    il y a 4 semaines


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