Étudiant.e
Directeur.e(s) de recherche
Arnaud Droit
Début du projet
Titre du projet de recherche
Développement d'algorithme d'apprentissage automatique pour le diagnostic clinique en utilisant des données de spectrométrie de masse
Description

Ce projet porte dans un premier temps sur la conception de modèles de classification de type réseaux convolutionnels (CNNs) en utilisant des données de spectrométrie de masse (1D et 2D) pour le diagnostic clinique.

Une fois finalisé, le 2éme objectif est l’interprétation de ces modèles de classification afin d’identifier les régions spectrales d’intérêt qui peuvent correspondre à de nouveaux biomarqueurs de diagnostic ou de thérapeutique.

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Projet en vedette

Le cancer de la prostate est le deuxième cancer le plus fréquent et la cinquième cause de décès par cancer chez les hommes. Pour améliorer les résultats de santé des patients, le traitement doit être personnalisé en se basant sur un pronostic précis. Il existe déjà des nomogrammes permettant d’identifier les patients à faible risque de récidive sur la base d’informations cliniques préopératoires, mais ces outils n’utilisent pas les images médicales des patients.

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