Thèse soutenue

Réseaux de neurones profonds améliorés pour le diagnostic précoce de la gonarthrose
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Auteur / Autrice : Yassine Nasser
Direction : Rachid JennaneMohammed El Hassouni
Type : Thèse de doctorat
Discipline(s) : Sciences et Technologies Industrielles. Informatique
Date : Soutenance le 20/03/2023
Etablissement(s) : Orléans en cotutelle avec Université Mohammed V (Rabat)
Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Mathématiques, Informatique, Physique Théorique et Ingénierie des Systèmes (Centre-Val de Loire)
Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Institut Denis Poisson (Orléans, Tours ; 2018-....)
Jury : Président / Présidente : Romain Abraham
Examinateurs / Examinatrices : Didier Hans
Rapporteurs / Rapporteuses : Mohamed El Haziti, Abdellah Adib, Christine Chappard

Résumé

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La gonarthrose est une maladie dégénérative du genou qui peut entraîner une douleur et une perte de mobilité. La thèse en question a pour objectif de développer des modèles de d’apprentissage profond pour détecter précocement la gonarthrose à partir d’images radiographiques. Pour cela, une nouvelle architecture, appelée DRAE, basée sur les auto-encodeurs a été introduite. Le but de ce modèle est de séparer les images de genoux sains et arthrosiques en minimisant la distance entre images de même classe (intra-classes) et en maximisant la distance entre images de classes différentes (inter-classes). Ensuite,cette régularisation discriminante a été intégrée à un réseau de neurones convolutionnel (CNN) pour améliorer la détection précoce de la gonarthrose. Ce modèle, appelé DCNN, a été proposé pour analyser à la fois la texture et la forme de l’image. Enfin, le modèle final, appelé DST-CNN, a été proposé pour améliorer l’analyse de la texture et s’adapter aux tâches de classification multi-classes. Le modèle DST-CNN a montré une meilleure performance de classification et bien équilibrée que les modèles de l’état de l’art existants.