Duchateau, Nicolas (1985-.... ; chercheur en informatique et imagerie médicale)

Duchateau, Nicolas (1985-.... ; chercheur en informatique et imagerie médicale)

Contrôle Paprika

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Identifiant pérenne de la notice : 226208478

URI de l'entité : http://www.idref.fr/226208478/id

Notice de type Personne

Point d'accès autorisé

Duchateau, Nicolas (1985-.... ; chercheur en informatique et imagerie médicale)

Nom à l'état civil

Sur le web

Information

(par souci de protection des données à caractère personnel, le jour et le mois de naissance peuvent ne pas être affichés)

Langue d'expression : anglais

Pays : France

Date de naissance : 1985

Genre : Masculin

Notes

Note publique d'information :

Maître de conférences (en 2018) ou à l'Université Claude Bernard, Lyon I. Membre du CREATIS - Centre de Recherche en Acquisition et Traitement de l'Image pour la Santé (en 2022)

Note publique d'information :

Membre du jury lors d'une thèse soutenue à l'INSA Lyon en 2024

Identifiants externes

Identifiant VIAF : http://viaf.org/viaf/303908700

Identifiant ORCID : 0000-0001-8803-2004

Identifiant HAL : nicolas-duchateau

Identifiant SCOPUS : 36087386800

Identifiant ISNI : 0000000409847160

Source

Apprentissage profond pour la segmentation robuste et l’analyse explicable des images cardiaques volumiques et dynamiques / Qiao Zheng ; sous la direction de Nicholas Ayache et Hervé Delingette. Thèse de doctorat : Automatique, traitement du signal et des images : Côte d'Azur : 2019

Information trouvée : membre du jury

Du cœur droit normal au pathologique : analyse de la forme et de la fonction dans différentes conditions de charge à l'aide de l’imagerie médicale et de la modélisation / Pamela Moceri ; sous la direction de Maxime Sermesant. Thèse de doctorat : Automatique, traitement du signal et de l’image : Côte d’Azur : 2018

Information trouvée : membre du jury

Estimation statistique dans les variétés Riemanniennes : implémentation et application à l’étude des déformations cardiaques / Nicolas Guigui ; sous la direction de Xavier Pennec. Thèse de doctorat : Automatique et Traitement du Signal et des Images : Université Côte d'Azur : 2021

Information trouvée : membre du jury

Unsupervised anomaly detection in neuroimaging: contributions to representation learning and density support estimation in the latent space / par Nicolas Pinon ; sous la dir. de prenom nom [Thèse doctorat : Traitement du Signal et de l'Image : Lyon, INSA : 2024]

Information trouvée : Examinateur

https://www.univ-lyon1.fr, 2022-05-06

Information trouvée : Maître de conférences à l’Université Claude Bernard Lyon 1. Membre du CREATIS

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