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Soutenance HDR de Madame Nisrine DOUMIATI JRAD
Le 20 décembre 2024 de 10:00 à 13:00
10h00 | Université Catholique de l'Ouest | Bâtiment Jeanneteau | Amphithéâtre Bedouelle | 6, rue Merley de Laboulaye | ANGERS
Sujet : Contributions en apprentissage automatique pour l’analyse des données médicales
Directrice de Recherche : Madame Anne HUMEAU-HEURTIER
RÉSUMÉ
L'apprentissage automatique a été largement appliqué dans le domaine de la santé. Depuis une dizaine d'années, mon intérêt s'est porté sur le développement de méthodes d'apprentissage automatique pour analyser les signaux électroencéphalographiques (EEG), en particulier ceux des patients épileptiques. Ces signaux sont non stationnaires, non-linéaires, multivariés et très bruités. Des méthodes d'apprentissage traditionnelles, basées sur l'extraction manuelle des caractéristiques suivie de la classification, ainsi que des méthodes de classification profondes supervisées et non supervisées ont été proposées pour la détection des anomalies dans l’EEG (crises, oscillations à haute fréquence). Mes principales contributions sont en apprentissage profond supervisé (réseau hybride, mécanisme d’attention) et non supervisé (vues multiples, mutliview deep clustering). Les avancés fondamentales dans ces domaines ont permis de proposer des algorithmes de détection d’anomalies sensibles, fiables et robustes face à la variabilité inter-sujets. Très récemment, je me suis intéressée à étendre mes recherches aux réseaux de neurone sur graphes (GNN) et plus particulièrement à la classification des nœuds dans un graphe en tant qu’outil puissant pour la segmentation d’image.
