Interface graphique pour la segmentation et classification d'images dermoscopiques

Occurrences : 

2019

Nombre d'étudiants minimum: 

2

Nombre d'étudiants maximum: 

6

Nombre d'instances : 

1

Contexte

Le mélanome est la forme la plus mortelle de cancer de la peau. L'Organisation mondiale de la santé a estimé qu'en 2015 le mélanome avait produit environ 60000 décès dans le monde et qu'il y avait 3,1 millions de personnes atteintes d'une maladie active. Le dépistage précoce est très important pour le traitement du mélanome parce que à ce stade la tumeur peut être retiré par simple excision. Cependant, la détection du mélanome aux premiers stades est difficile car ils ressemblent à des grains de beauté communs. Des algorithmes et des systèmes de diagnostic assisté par ordinateur (CAD) ont été développés pour soutenir les cliniciens dans cette tâche difficile.

Description du projet

Les étudiants devraient développer, en python, une interface graphique pour lire, segmenter et classifier des images dermoscopiques. Les étudiants devraient développer des méthodes existantes de segmentation et/ou extraction de caractéristiques et/ou classification. Il y aura la possibilité de développer des méthodes de deep learning (pour les étudiants intéressés)