Nouvelles

Soyez toujours informé

Abonnez-vous dès aujourd’hui à notre infolettre pour recevoir des nouvelles ainsi que des renseignements sur des activités et des événements à venir qui se déroulent à l’Université de Moncton.

Nouvelles

Soyez toujours informé

Abonnez-vous dès aujourd’hui à notre infolettre pour recevoir des nouvelles ainsi que des renseignements sur des activités et des événements à venir qui se déroulent à l’Université de Moncton.

Nouvelles

Soyez toujours informé

Abonnez-vous dès aujourd’hui à notre infolettre pour recevoir des nouvelles ainsi que des renseignements sur des activités et des événements à venir qui se déroulent à l’Université de Moncton.

Nouvelles

Soyez toujours informé

Abonnez-vous dès aujourd’hui à notre infolettre pour recevoir des nouvelles ainsi que des renseignements sur des activités et des événements à venir qui se déroulent à l’Université de Moncton.

Imprimer cette page
Calendrier
Nouvelles
Bottin
Imprimer cette page
Calendrier
Nouvelles
Bottin

Lundi 29 Juin 2020

Lundi 29 Juin 2020

Soutenance de thèse de maîtrise ès sciences (informatique)

Le public est invité à assister à la soutenance de thèse de maîtrise ès sciences (informatique) de Mohamed Chetoui le jeudi 9 juillet 2020, de 13 h à 16 h, sur Microsoft Teams. La thèse est intitulée « Apprentissage profond pour la détection de la rétinopathie diabétique ».

Les membres du jury sont le président, Julien Chiasson, professeur, Université de Moncton; le directeur de thèse, Moulay Akhloufi, professeur, Université de Moncton; le co-directeur de thèse, Mustapha Kardouchi, professeur, Université de Moncton; l’examinateur externe, Wassim Bouachir, professeur, Université TÉLUQ; l’examinateur interne, Sid Ahmed Selouani, professeur, Université de Moncton, campus Shippagan.

Résumé de la thèse :

La rétinopathie diabétique (RD) est une complication due au diabète qui peut endommager la rétine des yeux. Cette maladie peut causer la cécité complète si elle n’est pas traitée à temps. La détection de tels signes exige des cliniciens expérimentés qui évaluent ces lésions en examinant les images du fond de la rétine. Cependant, cette tâche est fastidieuse, prend du temps et nécessite un effort intense en raison de la petite taille des lésions et de leurs faibles contrastes. Ainsi, il est avantageux de développer un système de détection automatique pour accompagner les médecins dans leur travail de diagnostic.

Dans cette thèse, nous présentons le développement d’un système qui détecte automatiquement la RD dans les images du fond de l’œil et leurs niveaux de sévérité. Le système est basé sur des réseaux de neurones convolutionnels (CNN). On évalue initialement différentes techniques de classification afin de les comparer aux réseaux d’apprentissage profond. Les modèles proposés ont été adaptés pour fonctionner de manière optimale sur des bases de données publiques. Le système atteint des taux de classification élevés sur la grande base de données EyePACS et sur huit autres bases de données. Le système intègre également la visualisation des régions pathologiques, ce qui peut aider à la validation clinique en temps réel.

Si vous désirez assister à cette soutenance, prière d’envoyer un courriel au professeur Moulay Akhloufi à moulay.akhloufi@umoncton.ca pour recevoir le lien menant à la vidéoconférence Teams.

Bienvenue à toutes et à tous !




Retourner aux nouvelles