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.