Dans le cadre de la compétition DL Sparse View CT challenge organisée par l’American Association of Physicists in Medicine (AAPM), l’équipe DEEP_UL, composée de quatre étudiants de l’Université Laval, s’est illustrée en obtenant la troisième place le 1er juin dernier.
Par William Pépin, journaliste web
Cédric Bélanger, Daniel Gourdeau, Maxence Larose et Leonardo Di Schiavi Trotta ont su miser sur leur expertise complémentaire afin de relever le défi numérique en imagerie médicale qui se présentait à eux, notamment par le calcul informatique de pointe sur GPU, l’apprentissage automatique et la théorie de la formation de l’image. Le défi en question consistait à utiliser l’apprentissage profond, ou deep-learning, pour reconstruire des images tomodensitométriques à partir de données brutes.
Les quatre étudiants ont été supervisés par les professeurs Louis Archambault, Luc Beaulieu, Philippe Després et Simon Duchesne. Ces derniers sont liés au programme FONCER en Science des données responsables dans le domaine de la santé, au Centre de recherche sur le cancer, au Centre de recherche en données massives, au Centre CERVO et à l’Institut intelligence et données de l’Université Laval. Impact Campus tient à féliciter toute l’équipe DEEP_UL et nous surveillerons avec attention la suite de leur parcours.
Crédit photo : Université Laval
