Révolution du Deep Learning dans l’analyse d’images en dermoscopie

Abstrait:

La dermoscopie est une technique d'imagerie cutanée non invasive qui permet de visualiser les caractéristiques des néoplasmes mélanocytaires pigmentés qui ne sont pas discernables à l'œil nu. Alors que les études sur l’analyse automatisée des images dermoscopie remontent au milieu des années 1990, en raison de divers facteurs (manque d’ensembles de données accessibles au public, de logiciels open source, puissance de calcul, etc.), le domaine a progressé lentement au cours de ses deux premières décennies. Avec la publication d'un vaste ensemble de données publiques par l'International Skin Imaging Collaboration en 2016, le développement de logiciels open source pour les réseaux neuronaux convolutifs et la disponibilité d'unités de traitement graphique peu coûteuses, l'analyse d'images en dermoscopie est récemment devenue un domaine de recherche très actif. Dans cet exposé, je présenterai d’abord un aperçu historique de l’analyse d’images en dermoscopie, puis discuterai des derniers développements dans ce domaine provoqués par la révolution de l’apprentissage profond.

Biographie:

M. Emre Celebi a obtenu son doctorat. Diplôme en informatique et ingénierie de l'Université du Texas à Arlington (États-Unis) en 2006. Il est actuellement professeur et directeur du Département d'informatique et d'ingénierie de l'Université de Central Arkansas.

Le Dr Celebi a activement poursuivi ses recherches en traitement/analyse d'images et en exploration de données, en mettant l'accent sur l'analyse d'images médicales, le traitement d'images couleur et le regroupement partitionnel. Il a travaillé sur plusieurs projets financés par la National Science Foundation des États-Unis et les National Institutes of Health des États-Unis et a publié plus de 170 articles dans des revues réputées et des actes de conférences. En septembre 2024, son travail avait reçu plus de 18 000 citations avec un indice h de 61 (Google Scholar). Selon une étude de 2023 de l'Université de Stanford, basée sur l'indice composite des citations (un indicateur de l'impact des citations tout au long de la carrière), le Dr Celebi s'est classé 941 sur 356 955 chercheurs en intelligence artificielle et en traitement d'images, le plaçant dans le top 0,26 % des chercheurs. son domaine.

Le Dr Celebi a été membre du comité de rédaction de plusieurs revues internationales à comité de lecture (dont le IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics, Expert Systems with Applications, Computers in Biology and Medicine et Journal of Electronic Imaging), revues depuis plus de 120 revues internationales et a siégé au comité de programme de plus de 130 conférences internationales. Il a été invité comme conférencier à plusieurs colloques, ateliers et conférences, est l'organisateur de plusieurs ateliers et l'éditeur de plusieurs numéros spéciaux de revues, livres et séries de livres. Il est membre senior de l'IEEE (depuis 2011) et membre du SPIE (depuis 2021).