Apport de l'intelligence artificielle par l'utilisation de données multimodales dans le dépistage des syndromes myélodysplasiques à l'hémogramme

Les syndromes myélodysplasiques sont des hémopathies au pronostic très variable, et dont le dépistage peut s'avérer complexe. Plusieurs auteurs ont montré l'importance des paramètres de l'hémogramme pour leur dépistage. Dans l'optique d'élaborer un modèle d'intelligence...

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Détails bibliographiques
Auteurs principaux : Bauvais Maxence (Auteur), Prot-Labarthe Sonia (Président du jury de soutenance), Eveillard Marion (Directeur de thèse), Normand Nicolas (Membre du jury), Hérault Olivier (Membre du jury), Garnier Alice (Membre du jury), Bouzy Simon (Membre du jury)
Collectivités auteurs : Nantes Université 2022-.... (Organisme de soutenance), Nantes Université Pôle Santé UFR des Sciences Pharmaceutiques et Biologiques Nantes (Organisme de soutenance)
Format : Thèse ou mémoire
Langue : français
Titre complet : Apport de l'intelligence artificielle par l'utilisation de données multimodales dans le dépistage des syndromes myélodysplasiques à l'hémogramme / Maxence Bauvais; sous la direction de Marion Eveillard
Publié : 2024
Accès en ligne : Accès Nantes Université
Note de thèse : Thèse d'exercice : Pharmacie : Nantes : 2023
Conditions d'accès : Diffusion de la thèse soumise à l'embargo jusqu'au 20-10-2024.
Sujets :
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200 1 |a Apport de l'intelligence artificielle par l'utilisation de données multimodales dans le dépistage des syndromes myélodysplasiques à l'hémogramme  |f Maxence Bauvais  |g sous la direction de Marion Eveillard 
214 1 |d 2024 
300 |a Thèse présentée et soutenue publiquement le 20 novembre 2023 et mise en ligne en 2024 
307 |a L'impression du document génère 105 p. 
314 |a Autre (s) contribution (s) : Sonia Prot-Labarthe (Président du jury) ; Nicolas Normand, Olivier Hérault, Alice Garnier, Simon Bouzy (Membres du jury) 
320 |a Bibliogr. 79 réf. 
328 0 |b Thèse d'exercice  |c Pharmacie  |e Nantes  |d 2023 
330 |a Les syndromes myélodysplasiques sont des hémopathies au pronostic très variable, et dont le dépistage peut s'avérer complexe. Plusieurs auteurs ont montré l'importance des paramètres de l'hémogramme pour leur dépistage. Dans l'optique d'élaborer un modèle d'intelligence artificielle basé sur l'apprentissage profond utilisant la reconnaissance d'images associée à l'analyse des paramètres de l'hémogramme, nous avons constitué plusieurs jeux de données d'images issues des frottis sanguins de patients sains et atteints de SMD. Ce travail s'attache à décrire les différentes cohortes de patients utilisées et à présenter plusieurs points clés de la construction du modèle et de son entraînement. Au total, 208 patients ont été inclus entre Octobre 2021 et Avril 2023 dans 3 centres hospitaliers universitaires. Un jeu de données de 3 227 images de polynucléaires neutrophiles a été constitué pour entrainer le réseau neuronal à reconnaître les cellules appartenant à un patient atteint de syndrome myélodysplasique, ainsi qu'un jeu de données de 6 521 images d'entraînement pour l'analyse multimodale et l'évaluation des performances.  |2 Dernière page du Pdf 
371 0 |a Diffusion de la thèse soumise à l'embargo jusqu'au 20-10-2024 
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856 4 |q PDF  |u https://dumas.ccsd.cnrs.fr/dumas-04441708  |2 Accès au texte intégral de la thèse 
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998 |a 956224