Bédard, Jocelyn
(2022).
« Application de méthodes de clustering et d'apprentissage profond pour le diagnostique du cancer de la peau » Mémoire.
Montréal (Québec), Université du Québec à Montréal, Maîtrise en informatique.
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Résumé
Le cancer de la peau est un des cancers les plus fréquents dans le monde. Plusieurs types de cancers de la peau existent, parmi lesquels le mélanome est le plus sérieux car il peut, s'il n'est pas diagnostiqué tôt, causer le décès du patient. Des modèles d'apprentissage profond ont été utilisés pour classifier les lésions cutanées causées par les cancers en différentes classes en utilisant des images digitales. Ces modèles d'apprentissage, qui utilisent des architectures de réseaux de neurones à convolution modernes, telle que EfficientNet, furent testés en appliquant l'approche de transfert d'apprentissage (i.e. transfer learning). Des méthodes de clustering ont aussi été employées pour tenter de regrouper les images à la base de caractéristiques générales afin de produire des jeux de données plus homogènes qui permettraient d'effectuer la classification supervisée avec une plus grande précision. Certaines méthodes de clustering que nous avons appliquées ont permis d'obtenir des meilleurs résultats que ceux obtenus avec des jeux de données de taille équivalente produits aléatoirement. Cependant, dans tous les cas, les meilleurs résultats ont été obtenus avec les jeux de données complets ( i.e. sans appliquer le regroupement au préalable). Durant mon projet, j'ai aussi effectué les tests nécessaires pour la mise en place de DUNEScan, une nouvelle application web pour l'analyse d'images de cancers de la peau avec des réseaux de neurones profonds. J'ai également participé à la rédaction d'un article qui décrit cette application.
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MOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : skin cancer, skin lesion, deep learning, clustering, convolution neural network, classification, computer vision, diagnosis
| Type: |
Mémoire accepté
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| Informations complémentaires: |
Fichier numérique reçu et enrichi en format PDF/A. |
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Directeur de thèse: |
Makarenkov, Vladimir |
| Mots-clés ou Sujets: |
Diagnostics assistés par ordinateur / Cancer de la peau / Imagerie pour le diagnostic / Lésions et blessures de la peau / Classification / Agrégation / Réseaux de neurones convolutifs / Apprentissage profond |
| Unité d'appartenance: |
Faculté des sciences > Département d'informatique |
| Déposé par: |
Service des bibliothèques
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| Date de dépôt: |
28 août 2023 10:39 |
| Dernière modification: |
28 août 2023 10:39 |
| Adresse URL : |
http://archipel.uqam.ca/id/eprint/16823 |
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