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Détection et classification automatique des dents sur les radiographies dentaires
L'objectif de ce travail est de fournir une meilleure compréhension de l'apport de l'intelligence artificielle dans la problématique de l'analyse automatique d'images radiographiques en odontologie. Ainsi, une analyse de la littérature scientifique portant sur les approches...
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| Collectivités auteurs : | , |
| Format : | Thèse ou mémoire |
| Langue : | français |
| Titre complet : | Détection et classification automatique des dents sur les radiographies dentaires / Mathias Weyder; sous la direction de Fabienne Jordana et de Yves Amouriq |
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| Note de thèse : | Reproduction de : Thèse d'exercice : Chirurgie dentaire : Nantes : 2021 |
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Détection et classification automatique des dents sur les radiographies dentaires |
| Résumé : | L'objectif de ce travail est de fournir une meilleure compréhension de l'apport de l'intelligence artificielle dans la problématique de l'analyse automatique d'images radiographiques en odontologie. Ainsi, une analyse de la littérature scientifique portant sur les approches utilisant le deep learning dans l'analyse d'examens radiographiques montre l'essor récent et exponentiel de l'application des réseaux neuronaux convolutifs dans plusieurs champs disciplinaires comme en odontologie conservatrice, en parodontologie et en odontologie médico-légale. De plus, au travers d'un projet mené lors de cette thèse sous la forme d'un programme informatique détectant les organes dentaires sur des clichés radiographiques, une utilisation pratique de l'intelligence artificielle en odontologie est présentée. |
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| Notes : | Thèse présentée et soutenue publiquement le 21 juin 2021 Autre (s) contribution (s) : Yves Amouriq (Président du jury) ; Laurent Le Guéhennec, Jean-Pierre Guédon (Assesseurs) |
| Configuration requise : | Un logiciel capable de lire un fichier au format PDF |
| Bibliographie : | Bibliogr. 53 réf. |