Amélioration de l’apprentissage à étiquettes partielles grâce à un modèle de co-entraînement asymétrique à double tâche dans l’apprentissage profond Contexte de la recherche Dans le domaine de l’apprentissage profond, l’apprentissage supervisé est devenu la méthode centrale pour de nombreuses tâches d’intelligence artificielle. Cependant, entraîner...
Une nouvelle méthode pour le diagnostic du cancer de la peau : étude basée sur l’imagerie optoacoustique et l’algorithme de segmentation des ensembles de niveau Ces dernières années, avec le vieillissement de la population mondiale et les changements environnementaux, le taux d’incidence du cancer de la peau s’est accru chaque année. Le cancer de l...
Tomographie par Cohérence Optique et Robotique : Travaux Actuels et Perspectives Futures Contexte Scientifique La tomographie par cohérence optique (Optical Coherence Tomography, OCT) est une technique d’imagerie optique non invasive et à haute résolution, largement utilisée dans le domaine de l’imagerie biomédicale depuis sa création. Elle permet ...
Recherche dévoilant les mécanismes de dégradation des silicones sous suivi électrique : une avancée scientifique Introduction : Motivation et problématique Avec le développement rapide des systèmes de transmission et de distribution d’énergie, les isolateurs composites polymériques ont progressivement remplacé les isolateurs traditionnels en verre ...
Décoder l’avenir de l’analyse d’image biomédicale : un modèle fondamental pour la segmentation, la détection et la reconnaissance multimodales Introduction L’analyse d’images biomédicales est devenue un outil indispensable pour les découvertes biomédicales, permettant des études sur plusieurs échelles allant des organelles aux organes. Cependant, l...
Surmonter le problème d’orientation préférée en cryo-EM à particules uniques : une solution innovante basée sur l’apprentissage profond Introduction générale Ces dernières années, la microscopie électronique cryogénique à particules uniques (Single-Particle Cryo-EM) s’est imposée comme une technique centrale en biologie structurale, car elle permet...
L’application de l’intelligence artificielle et des nuages de points LiDAR terrestres dans la surveillance des forêts : rapport académique Contexte académique Avec le changement climatique mondial et l’importance croissante de la gestion des ressources forestières, la sylviculture de précision (Precision Forestry) est devenue un axe clé de la gesti...
Apprentissage de maillage à partir de la triangulation de Delaunay pour la représentation de formes 3D Contexte académique La reconstruction de surfaces à partir de nuages de points est un problème de longue date en vision par ordinateur et en infographie. Les méthodes implicites traditionnelles, telles que la reconstruction de surface par Poisson,...
Suivi dynamique des personnes par des robots de service utilisant des modèles de diffusion Contexte académique Le suivi des personnes dynamiques dans des environnements encombrés et peuplés est un problème complexe en robotique. En raison de variations intra-classe telles que les occlusions, les déformations de posture et les variations d’éclairage...
Contexte académique et problématique La vision stéréo multi-vues (Multi-View Stereo, MVS) est une tâche fondamentale en vision par ordinateur 3D, visant à reconstruire la géométrie 3D d’une scène à partir de plusieurs images prises sous différents angles. Cette technologie trouve des applications dans des domaines variés tels que la robotique, la c...