Description
Date depot: 27 mars 2023
Titre: Outils avancés d'apprentissage automatique pour la segmentation d'images cérébrovasculaires
Directrice de thèse:
Maria Alejandra ZULUAGA (Eurecom)
Domaine scientifique: Sciences et technologies de l'information et de la communication
Thématique CNRS : Non defini
Resumé: L'objectif de ce projet de thèse est de développer un nouveau cadre de segmentation interactif, collaboratif et généralisable basé sur l'apprentissage qui s'attaque à la gourmandise en données, l'un des problèmes actuels de la segmentation cérébrovasculaire 3D qui entrave sa large utilisation en routine clinique.
Résumé dans une autre langue: The goal of this PhD project is to develop novel interactive, collaborative and generalizable learning-based segmentation framework that tackles data-greediness one of the current problems of 3D cerebrovascular segmentation hindering its wide use in clinical routine.
Doctorant.e: Falcetta Daniele