Système d'aide au diagnostic du cancer du cerveau

Abstract

La détection des tumeurs cérébrales à l'aide de l'apprentissage profond (deep learning) représente un domaine essentiel et prometteur. En exploitant les avancées de l'apprentissage profond, il est désormais possible d'améliorer considérablement le diagnostic précoce des tumeurs cérébrales en analysant avec précision les images médicales et en identifiant les altérations associées à la maladie. De plus, cette approche permet de classifier efficacement les différents types de tumeurs cérébrales, facilitant ainsi la prise de décisions cliniques appropriées en matière de diagnostic et de traitement. Grâce à l'apprentissage profond, il devient possible d'analyser les données des patients, de prédire la réponse aux traitements et d'anticiper les résultats potentiels. Cette capacité offre aux médecins la possibilité de prendre des décisions plus précises concernant les traitements, tout en améliorant la rapidité et la précision des processus de diagnostic et de classification. Par conséquent, l'utilisation de l'apprentissage profond dans la détection du cancer du cerveau permet de réduire les délais et les coûts associés à cette maladie. De plus, cette approche améliore la qualité des soins aux patients et contribue à améliorer les résultats thérapeutiques en adaptant les traitements de manière personnalisée pour chaque individu. Les avancées technologiques continues laissent présager de nouvelles améliorations et applications pratiques de l'apprentissage profond dans le domaine de la détection du cancer du cerveau. Notre objectif principal dans notre travail était d'appliquer l'apprentissage profond à l'analyse d'images d'IRM médicales afin de classifier et détecter le cancer du cerveau. Pour cela, nous avons utilisé des réseaux de neurones convolutionnels (CNN), une méthode largement utilisée dans le domaine de l'apprentissage profond basé sur les réseaux neuronaux. Les CNN ont la capacité d'extraire automatiquement des caractéristiques de haut niveau à partir des données, nécessitant peu de prétraitement par rapport à d'autres algorithmes de classification et de détection d'images. Dans notre travail, nous avons proposé une architecture personnalisée de CNN englobant plusieurs idées originales. Notre architecture utilise des branches parallèles, des opérations de contours et de régions, en plus du transfert learning. Notre modèle proposé a montré des résultats extrêmement prometteurs, ce qui permettra aux médecins de prendre des décisions de diagnostic plus précises en fournissant des solutions d'imagerie médicale d'une grande précision.