Commit bc577616 authored by Thibault Buatois's avatar Thibault Buatois

Add report 2017 to csi.bib

parent 20cbf4a6
Pipeline #20019 passed with stages
in 4 minutes and 29 seconds
......@@ -1044,6 +1044,52 @@
en gardant le m\^eme r\'eseau de neurones et la ``pseudo-3D''.}
}
@TechReport{ buatois.20.seminar,
author = {Thibault Buatois},
title = {Smart and robust segmentation of medical images using neural networks},
titre = {Segmentation robuste et intelligente d'images m\'edicales par r\'eseau de neurones},
institution = {EPITA Research and Development Laboratory (LRDE)},
year = 2020,
number = 2017,
abstract = {Gliomas are a category of brain tumors that have different
degrees of malignancy, shapes and textures. Manual
segmentation by experts is a challenging task because of the
heterogeneity of these tumors. Several methods of automated
gliomas segmentation have been studied at MICCAI 2019 BraTS
Challenge. We want to improve the segmentation results
submitted last year by LRDE's team, using a 2-step VGG architecture.
This convolutional neural network, classically used for
natural image categorization, has been adapted for medical
image segmentation through transfert learning and pseudo-3D
techniques. Improvements are done through robustness assessment,
study of image features, and new method.},
resumecourt = {Les gliomes sont une cat\'egorie de tumeur c\'er\'ebrale ayant
diff\'erents degr\'es de malignit\'e, formes et textures.
La segmentation manuelle par des professionnels est complexe
\`a cause de l'h\'et\'erog\'en\'eit\'e de ces tumeurs. Plusieurs
m\'ethodes de segmentation automatique de gliomes ont \'et\'e
\'etudi\'ees au challenge MICCAI 2018 BraTS. Nous voulons
am\'eliorer les r\'esultats de la segmentation soumise
l'ann\'ee derni\`ere par l'\'equipe du LRDE, qui utilise
l'architecture de VGG en deux \'etapes. Ce r\'eseau de neurones
\`a couches de convolution, utilis\'e habituellement pour de la
classification d'images naturelles, a \'et\'e adapt\'e pour
la segmentation d'images m\'edicales grace \`a l'apprentissage
par transfert et la ``pseudo-3D''. Les am\'eliorations
actuelles se feront \`a travers l'\'etude de la robustesse,
des caract\'eristiques de nos donn\'ees et de la mise en place
d'une nouvelle m\'ethode.},
resume = {Les gliomes sont une cat\`egorie de tumeur c\'er\'ebrale ayant
diff\'erentes formes et textures. La segmentation manuelle
est complexe \`a cause de l'h\'et\'erog\'en\'eit\'e de ces
tumeurs. Plusieurs m\'ethodes de segmentation automatique
de gliomes ont \'et\'e \'etudi\'ees au challenge
MICCAI 2019 BraTS, et nous voulons am\'eliorer la soumission
du LRDE, par une compr\'ehension plus approfondie de nos outils,
et de nos donn\'ees.}
}
@TechReport{ cadilhac.05.seminar,
oldkeys = {cadilhac.cover-automata.05.seminar},
author = {Micha\"el Cadilhac},
......
Markdown is supported
0% or
You are about to add 0 people to the discussion. Proceed with caution.
Finish editing this message first!
Please register or to comment