Comment la variabilité inter-annotateur influence les performances d

Retour aux résultats

Retour aux résultats

JFR2023
Séance de communications orales en intelligence artificielle
Comment la variabilité inter-annotateur influence les performances d'un algorithme de deep-learning en IRM de prostate

Comment la variabilité inter-annotateur influence les performances d'un algorithme de deep-learning en IRM de prostate

Auteur principal :

Luc Beuzit

•

Autres auteurs :

Luc Beuzit Ludwig Meinsohn Nora ERHART Léo Alberge Chloé ADAM Guillaume Herpe Gaspard d'Assignies

Vidéo

16 October 2023

Content reserved for SFR members

Join SFR to view this content

Full videos, AI summaries, and highlights moments are available only to members with current memberships.

Already a member ? Se connecter

Dans la même session

Analyse des erreurs dans les algorithmes de radiomique pour le diagnostic du sarcome utérin

Comment la variabilité inter-annotateur influence les performances d'un algorithme de deep-learning en IRM de prostate

Voir la session

Du même auteur

Un nodule hépathique : c'est quoi ce bazard ?

Thibaut Lapotre

Comment la variabilité inter-annotateur influence les performances d'un algorithme de deep-learning en IRM de prostate

Afficher tous les résultats

Sur la même thématique "Intelligence Artificielle"

IA-WP-02 - Radiologues curieux : Créez et testez votre premier réseau neuronal en 30 minutes!

IA-WP-01 - La radiomique pour les nuls. Exemples en imagerie digestive.

Afficher tous les résultats