Séminaire I&M, par Jules collenne

Jules collenne

Titre : Aide au diagnostic du mélanome : approche par apprentissage de similarités

Résumé :

Le mélanome est un cancer de la peau très grave, dont l’incidence ne cesse d’augmenter. Pour réduire son impact, d’importants efforts sont déployés afin de surveiller cette maladie au sein de la population. Ces efforts ont donné naissance à d’importantes bases de données annotées, où chaque image est classifiée comme étant un cancer ou une lésion bénigne. Ces bases de données peuvent être utilisées pour entraîner des modèles d’apprentissage automatique. Les modèles précédents se basaient exclusivement sur l’utilisation d’images uniques pour détecter le mélanome. Cependant, les approches permettant la comparaison des différentes lésions d’un même patient semblent très prometteuses pour améliorer la précision des diagnostics et l’interprétabilité des résultats. En particulier, les récentes avancées en apprentissage automatique, telles que les modèles à mécanismes d’attention, les Transformers, et les modèles d’apprentissage de représentations visuelles auto-supervisés, permettent de générer et de comparer de manière efficace les embeddings issus des images de lésions cutanées.