Révolution de l'apprentissage profond dans l'analyse d'images en dermoscopie

Abstrait:

La dermoscopie est une technique d'imagerie cutanée non invasive permettant de visualiser les caractéristiques des néoplasmes mélanocytaires pigmentés, invisibles à l'œil nu. Bien que les études sur l'analyse automatisée des images dermoscopiques remontent au milieu des années 1990, divers facteurs (absence de jeux de données publics, de logiciels libres, de puissance de calcul, etc.) ont freiné le développement de ce domaine durant ses deux premières décennies. La publication d'un vaste jeu de données par l'International Skin Imaging Collaboration en 2016, le développement de logiciels libres pour les réseaux de neurones convolutifs et la disponibilité de processeurs graphiques à bas coût ont récemment fait de l'analyse d'images dermoscopiques un domaine de recherche très actif. Dans cette présentation, je proposerai d'abord un aperçu historique de l'analyse d'images dermoscopiques, puis j'aborderai les dernières avancées dans ce domaine, impulsées par la révolution de l'apprentissage profond.

Biographie:

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

Le Dr Celebi mène des recherches actives en traitement et analyse d'images, ainsi qu'en exploration de données, avec une spécialisation en analyse d'images médicales, traitement d'images couleur et classification partitionnelle. Il a participé à plusieurs projets financés par la National Science Foundation (NSF) et les National Institutes of Health (NIH) des États-Unis et a publié plus de 170 articles dans des revues et actes de conférences de renom. En septembre 2024, ses travaux avaient été cités plus de 18 000 fois, avec un indice h de 61 (Google Scholar). Selon une étude de l'Université de Stanford datant de 2023, basée sur l'indice de citation composite (indicateur de l'impact des citations tout au long d'une carrière), le Dr Celebi se classait 941e sur 356 955 chercheurs en intelligence artificielle et traitement d'images, le plaçant ainsi parmi les 0,26 % meilleurs chercheurs de son domaine.

Le Dr Celebi a été membre du comité de rédaction de plusieurs revues internationales à comité de lecture (dont l'IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics, Expert Systems with Applications, Computers in Biology and Medicine et le Journal of Electronic Imaging), a participé à l'évaluation d'articles pour 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 de nombreux colloques, ateliers et conférences, a organisé plusieurs ateliers et a dirigé la publication de plusieurs numéros spéciaux de revues, d'ouvrages et de collections. Il est membre senior de l'IEEE (depuis 2011) et membre de la SPIE (depuis 2021).