Unsupervised representation learning for anomaly detection on neuroimaging. Application to epilepsy lesion detection on brain MRI

Unsupervised representation learning for anomaly detection on neuroimaging. Application to epilepsy lesion detection on brain MRI

Cette étude vise à développer un système d’aide au diagnostic (CAD) pour la détection de lésions épileptogènes, reposant sur l’analyse de données de neuroimagerie, notamment, l’IRM T1 et FLAIR. L’approche adoptée, introduite précédemment par Azami et al., 2016, consiste à placer la tâche de détectio...

Full description

Bibliographic Details
Main Author: Alaverdyan, Zaruhi
Other Authors: Lyon
Language:en
Published: 2019
Subjects:
Imagerie médicale
Neuroimagerie
Détection d'épilepsie
Détection d'anomalies
Apprebntissage non supervisé
Réseau siamois
Acquisition IRM
Medical Imaging
Neuroimaging
Epilepsy lesion detection
Anomaly Detection
Unsupervised learning
Siamese network
MRI acquisitions
616.075 480 72
Online Access:http://www.theses.fr/2019LYSEI005/document

Internet

http://www.theses.fr/2019LYSEI005/document

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