Développement d'une aide à la détection du mélanome à l'aide d'algorithmes d'intelligence artificielle basés sur des images issues du système VECTRA 3D
Développement d'algorithmes d'intelligence artificielle pour aider à détecter les mélanomes potentiels, à l'aide d'images issues du système d'imagerie corporelle totale 360° VECTRA 3D, un scanner cutané corporel total en 3D
Promoteur : Assistance Publique Hopitaux De Marseille
Titre et résumé traduits de l’anglais par le portail, à partir de la fiche publiée par le registre source, le 16 septembre 2026. Traduction automatique, sans relecture médicale : elle ne modifie ni n’interprète le contenu ; en cas de doute, le texte original fait foi.
Texte original (anglais)
Development of an Aid to Melanoma Detection Using Artificial Intelligence Algorithms Based on Images From the VECTRA 3D System.
Development of Artificial Intelligence Algorithms to Help Detect Potential Melanomas, Using Images From the VECTRA 3D Whole Body 360 Imaging System, a 3D Whole-body Skin Scanner.
The background to this research is that frequent medical screening of the general population for melanoma is not feasible. The real challenge of this project is to develop an automatic process for detecting any potential melanoma. To this end, the project aims to design an algorithm to build a novel diagnostic aid that makes use of the similarity and disparity of pigmented lesions in the same patient. To achieve this, we need to obtain and structure a large database of images grouping all pigmented lesions per patient according to their similarities as perceived by dermatologists.
Le contexte de cette recherche est que le dépistage médical fréquent du mélanome dans la population générale n'est pas réalisable. Le véritable défi de ce projet est de développer un processus automatique de détection de tout mélanome potentiel. Dans ce but, le projet vise à concevoir un algorithme permettant de construire une nouvelle aide au diagnostic exploitant la similarité et la disparité des lésions pigmentées chez un même patient. Pour y parvenir, il est nécessaire d'obtenir et de structurer une vaste base de données d'images regroupant toutes les lésions pigmentées par patient, en fonction de leurs similarités telles que perçues par les dermatologues.
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