Comparaison entre les approches d’apprentissage profond pour la classification de cancer de la peau

Abstract

L’analyse automatique d’images médicales s’impose aujourd’hui comme un outil incontournable pour le diagnostic voire même d’aide à la décision dans le domaine médical. L’objectif de ce sujet de Master est d’effectuer une synthèse des travaux de l’état de l’art portant sur les approches d’apprentissage profond ayant été proposées pour l’analyse des images médicales du cancer de la peau. De plus, Nous avons proposé un modèle pour améliorer les performances de classification des lésions cutanées en utilisant les réseaux de neurones convolutifs.***

The automatic analysis of medical images is nowadays an essential tool for diagnosis and even decision support in the medical field. The objective of this Master thesis is to carry out a synthesis of the state of the art work on deep learning approaches that have been proposed for the analysis of medical images of skin cancer. Moreover, we proposed a model to improve the classification performance of skin lesions using convolutional neural networks.