Résumé:
La tâche d`un pathologiste est de plus en plus lourd de par le fait que le
cancer ne cesse d`augmenter, afin de classer les tumeurs et définir leurs niveau d`agressivités
les pathologistes sont confrontées à analyser un grand nombre d`image de pathologie de
l`ordre de centaine ou de millier, cela est couteaux en temps et en argent et ne conduit pas
nécessairement à des résultats parfaitement précis. Pour contrer ces inconvenants une
automatisation du processus d`analyse des coupes de tissue fixées sur des lames en verre à
l`aide d`un microscope est plus que nécessaire. Les méthodes assistées par ordinateur
notamment l`intelligence artificielle a le potentiel d’améliorer la classification des tumeurs
traiter, il est plus judicieux de réaliser un tel système en tirant partie des données
histologiques. Nous proposant d`utiliser les réseaux de neurone pour prédire le grade des
gliomes et nous validerons notre méthode à l`aide des données du défi radiologiquepathologie
(CPM
:
RAD-PATH
2020).
