Apprentissage profond en IRM et en échographie

Travaux d'apprentissage profond appliqué à l'IRM et à l'échographie, menés à Polytechnique Montréal.

L'un d'eux, présenté sous forme d'affiche à l'ISMRM 2021, explore la superrésolution par apprentissage profond pour la cartographie quantitative de la susceptibilité magnétique (QSM), à partir du jeu de données AHEAD. Il compare plusieurs fonctions de perte dérivées de l'erreur quadratique moyenne et plusieurs stratégies d'entraînement : un taux d'apprentissage cyclique donne généralement de meilleurs résultats, à condition d'être bien réglé par un algorithme de recherche du taux d'apprentissage.