Aide au diagnostic du cancer de la prostate à partir d'IRM multiparamétrique à l'aide
de l'apprentissage profond / Dimitri Hamzaoui ; sous la direction de Hervé Delingette
et Nicholas Ayache. Thèse de doctorat : Automatique, traitement du signal et des images
: Université Côte d'Azur : 2023
Information trouvée : rapporteur de thèse, membre du jury
Apprentissage profond pour la segmentation des tumeurs cérébrales et des organes à
risque en radiothérapie / Pawel Mlynarski ; sous la direction de Nicholas Ayache et
Hervé Delingette. Thèse de doctorat : Automatique et traitement du signal et des images
: Université Côte d'Azur (ComUE) : 2019
Information trouvée : rapporteur de thèse, membre du jury
Approches multi-atlas fondées sur l'appariement de blocs de voxels pour la segmentation
et la synthèse d'images par résonance magnétique de tumeurs cérébrales / Nicolas Cordier
; sous la direction d'Hervé Delingette et Nicholas Ayache. Thèse de doctorat : Automatique,
traitement du signal et des images : Nice : 2015
Information trouvée : membre du jury
Modèles probabilistes pour la segmentation d’images et dépistage du cancer du poumon
par apprentissage profond / Benoît Audelan ; sous la direction de Hervé Delingette.
Thèse de doctorat : Automatique, traitement du signal et des images : Université Côte
d'Azur : 2021
Information trouvée : rapporteur de thèse, membre du jury
Modélisation de la croissance de tumeurs cérébrales : application à la radiothérapie
/ Matthieu Lê ; sous la direction de Nicholas Ayache et Hervé Delingette. Thèse de
doctorat : Automatique, traitement du signal et des images : Nice : 2016
Information trouvée : membre du jury
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