segmentation_wsi_breastcancer
Ce projet développe des modèles d'intelligence artificielle pour analyser des images histopathologiques numérisées de ganglions lymphatiques. L'objectif est d'identifier automatiquement les métastases de cellules cancéreuses dans les tissus, afin d'assister les pathologistes dans leur diagnostic. Les algorithmes entraînés sur des bases de données publiques et privées permettent de détecter des régions tumorales avec une grande précision, réduisant ainsi le temps d'analyse et les risques d'erreurs humaines.
Dépôt de code
Cas d'utilisation métiers
- Réduction des erreurs de détection des cellules cancéreuses : rechercher des initiatives proches
- Analyse histopathologique assistée par IA : rechercher des initiatives proches
- Détection automatique de métastases dans les ganglions lymphatiques : rechercher des initiatives proches
- Optimisation du diagnostic du cancer du sein : rechercher des initiatives proches
- Automatisation du traitement des images médicales : rechercher des initiatives proches
Cas d'utilisation fonctionnel
Outils utilisés
- scikit-image : voir les initiatives qui l'ont aussi
- PyTorch : voir les initiatives qui l'ont aussi
- NumPy : voir les initiatives qui l'ont aussi
- scikit-learn : voir les initiatives qui l'ont aussi
- OpenCV : voir les initiatives qui l'ont aussi
- Matplotlib : voir les initiatives qui l'ont aussi
- Pillow : voir les initiatives qui l'ont aussi
Description générée le jeudi 12 novembre 2026 à 13:53:10