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Projet MILCOM : développer des méthodes d’apprentissage automatique pour l’acquisition, l'annotation et l'analyse d'images médicales
Publié le 28 juin 2021 – Mis à jour le 21 juillet 2021
Financé dans le cadre de l’appel à projets Connect Talent par la Région des Pays de la Loire, par Nantes Métropole et par le fonds FEDER de l’union Européenne, le projet MILCOM associe sciences des données et santé, et porte sur l’application de l’apprentissage machine (machine learning) à l’analyse d’images médicales multimodales pour la validation et la découverte de biomarqueurs en oncologie.
Les travaux de recherche sont menés par une équipe pluri-disciplinaire du Laboratoire des Sciences du Numérique de Nantes (LS2N), en collaboration avec le département de médecine nucléaire du CHU de Nantes et de l’équipe CRCINA de l’Inserm et encadrés par Diana Mateus, professeure à Centrale de Nantes et membre de l’équipe Signal, image et son (SIMS) au LS2N.
L’objectif du projet est le développement de méthodes d’apprentissage automatique pour l’acquisition, annotation et analyse des images d’images médicales pour accompagner les médecins dans leur prise de décision.À terme, le projet MILCOM devrait permettre d’apporter une aide aux oncologues pour poser un diagnostic et proposer un traitement personnalisé aux patients souffrant de maladies comme le myélome multiple.
Perspectives de recherche
L’équipe du projet MILCOM a démarré une collaboration avec le laboratoire MIPS (Motricité, Interactions, Performance) et l’UFR STAPS de l’université de Nantes autour de l’imagerie échographique de muscles.Les méthodes de MILCOM visent à automatiser en partie l’analyse de ces images pour mesurer de quantités telles que le volume du muscle, indicatrices de l’évolution des performances des athlètes de haut niveau ou de l’état d’avance de maladies dégénératives comme la myopathie de Duchenne. Avec l’achat d’une machine échographiques de recherche ultrarapide, l’équipe MILCOM s’intéresse aussi aux méthodes de reconstruction de ces images échographiques afin d’améliorer la qualité et la précision des images 2D et 3D.
Publié le 28 juin 2021
Mis à jour le 21 juillet 2021
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Financement
Projet financé dans le cadre de l'appel à projets Connect Talent.
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