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Détection de Tumeurs Cérébrales — Vision par Ordinateur Médicale
Un système de Deep Learning appliqué à l'imagerie médicale pour la classification automatique de tumeurs cérébrales à partir d'IRM. Atteint plus de 95% de précision sur 4 classes avec heatmaps Grad-CAM.
Stack Technique
TensorFlowKerasOpenCVPythonGrad-CAM
Mots-clés
Deep LearningCNNTensorFlowMedical ImagingOpenCVExplainable AI
Visualisations1 Graphiques
Analyse Approfondie
Détection de Tumeurs Cérébrales est un système de Deep Learning explicable conçu pour classer automatiquement les tumeurs cérébrales à partir d'images IRM.
Détails Techniques :
- ▸Haute Précision : Atteint plus de 95% de précision sur 4 classes de tumeurs cérébrales (gliome, méningiome, tumeur pituitaire et absence de tumeur).
- ▸Pipeline de Vision : Prétraitement, augmentation des données (OpenCV), entraînement (TensorFlow/Keras) et inférence.
- ▸Explicabilité Grad-CAM : Génère des cartes thermiques d'explicabilité pour mettre en évidence les zones sur lesquelles le modèle CNN a fondé sa décision.