Ce projet vise à développer des outils logiciels pour le traitement et l'analyse d'images médicales issues de radiologies. Il permet aux professionnels de santé d'améliorer le diagnostic en exploitant des algorithmes avancés pour détecter des anomalies ou des pathologies. L'objectif est d'assister les médecins dans leur interprétation des examens d'imagerie.

Fusion-UNet est un projet de recherche en imagerie médicale utilisant des réseaux de neurones pour segmenter et analyser des images médicales. Il permet d'identifier et de délimiter automatiquement des structures anatomiques ou des anomalies comme des tumeurs, facilitant ainsi le travail des radiologues et améliorant la précision des diagnostics. L'outil s'appuie sur des techniques avancées de deep learning pour traiter des données issues de scanners, IRM ou autres modalités d'imagerie.