Plateforme de visualisation et de détection des microcalcifications en utilisant l’Apprentissage Profond

Abstract

Cette étude propose un système de visualisation et détection des microcalcifications sur les clichés mammographiques par apprentissage profond, signes primaires d’un cancer du sein. Cette affliction reste parmi les premières causes de décès des femmes de plus 40 ans. Dans ce travaille nous avons mis en œuvre un outil d'aide au diagnostic médicale pour le dépistage du cancer du sein et pour soutenir les radiologues car la détection automatique des microcalcifications est importante pour le diagnostic et le prochain traitement recommandé. Ce système est appliqué sur des cas réels de la base d’images INbreast et permet de localiser les zones suspectes en intégrant des méthodes de traitement d’image médical depuis l’acquisition jusqu’à la décision. Il est basé sur une méthode robuste de détection suivie d’une phase de segmentation. Afin de faciliter l’utilisation de notre système, nous avons développé une application web progressive qui consiste en une page web, et qui est compatibles à tous les systèmes d’exploitation ordinateur ou mobile. Mots clés : Mammographie, Calcifications, Masse mammaires, Système d'aide à la détection, Réseaux de neurones convolutifs, Détection d'objet, Segmentation, Application web progressive.