La problématique
L’aide au diagnostic du mélanome exige de prendre en compte la diversité des lésions, le déséquilibre des classes et les limites des modèles. DIAMELEX est un projet ANR consacré à l’aide au diagnostic par l’exemple.
Ma contribution
J’ai contribué au développement et à l’évaluation d’approches d’apprentissage profond pour l’analyse d’images cutanées. Ces travaux ont donné lieu à cinq publications, dans le cadre du projet collaboratif DIAMELEX financé par l’ANR.
Les approches explorées
Ensembles de CNN, entraînement découplé pour distributions long-tailed et combinaison de réseaux avec la théorie des jeux. Les articles et dépôts associés documentent les méthodes ; ils ne sont pas tous des composants d’un même système clinique.
Preuves accessibles
Les publications IJMS, Sensors et DICTA, ainsi que les dépôts HMLoss et CAD, permettent d’examiner les méthodes et le code. La publication JAAD 2024 apporte un autre lien entre recherche algorithmique et collaboration clinique.
Limites et enseignements
Un résultat sur un jeu de données de recherche n’est pas une garantie de performance en centre médical. Les conditions d’évaluation, les populations étudiées et les disponibilités du code doivent être examinées article par article.