Improving Radiographic Diagnosis with Deep Learning in Clinical Settings

Abstract

Amélioration du diagnostic radiographique en milieu clinique à l'aide de l'apprentissage profond Les succès impressionnants de l'apprentissage profond au cours de la dernière décennie ont renforcé son statut de norme pour résoudre les problèmes difficiles d'apprentissage automatique, et ont permis sa diffusion rapide dans de nombreux domaines d'application. L'un de ces domaines, qui est au cœur de ce doctorat, est l'imagerie médicale. L'apprentissage profond a fait de la perspective exaltante de soulager les experts médicaux d'une fraction de leur charge de travail grâce au diagnostic automatisé une réalité. Au cours de cette thèse, nous avons été amenés à considérer deux problèmes médicaux : la tâche de détection des fractures, et la tâche d'évaluation de l'âge osseux. Pour chacune de ces deux tâches, nous avons cherché à explorer les possibilités d'amélioration des outils d'apprentissage profond visant à faciliter leur diagnostic. Avec cet objectif en tête, nous avons exploré deux stratégies différentes. La première, ambitieuse mais arrogante, nous a conduit à étudier le paradigme de la recherche d'architecture neuronale, une succession logique de l'apprentissage profond qui vise à apprendre la structure même du modèle de réseau neuronal utilisé pour résoudre une tâche. Dans une seconde stratégie, plus simple mais aussi plus sage, nous avons tenté d'améliorer un modèle par l'analyse méticuleuse des sources de données à disposition. Dans les deux cas, un soin particulier a été apporté à la pertinence clinique de nos différentes contributions, car nous pensons que l'ancrage pratique de nos différents résultats est tout aussi important que leur obtention théorique.

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