Ce projet développe un modèle d'intelligence artificielle pour prédire avec précision les localisations des os dans le corps humain à partir de données 3D externes. Il améliore les méthodes existantes en utilisant des données segmentées de peau et d'os issues d'IRM 3D, offrant une validation plus rigoureuse et une meilleure précision que les approches traditionnelles basées sur des données 2D ou des pseudo-vérités.

Ce projet utilise des données 3D externes de surface corporelle pour prédire avec précision les localisations des os dans le corps humain. Il améliore le modèle SKEL en une version SKEL+ afin d'optimiser l'ajustement des os grâce à des données segmentées de peau et d'os issues d'IRM 3D. L'objectif est de fournir une méthode plus fiable que les approches traditionnelles basées sur des données 2D ou des pseudo-vérités.

Projet de recherche en imagerie médicale utilisant des techniques d'augmentation automatique de données pour améliorer la précision des modèles d'IA. Il se concentre sur la prédiction de localisations osseuses à partir de données 3D externes, notamment des scans MRI, en intégrant des données segmentées de peau et d'os pour affiner les résultats. L'objectif est de surpasser les méthodes traditionnelles limitées par l'utilisation de données 2D ou de pseudo-vérités.