Analyse des infiltrats immunitaires CD3 et CD8 chez 1280 malades atteints de cancers coliques de stade III : approche par intelligence artificielle entièrement automatisée

Valentin Derangère; Quentin Klopfenstein; Cynthia Reichling; Karine Le Malicot; Côme Lepage; Jean-François Emile; Julien Taieb; Caroline Truntzer; Sylvain Ladoire; François Ghiringhelli

doi:10.1016/j.morpho.2019.10.015

Analyse des infiltrats immunitaires CD3 et CD8 chez 1280 malades atteints de cancers coliques de stade III : approche par intelligence artificielle entièrement automatisée

Morphologie ◽

10.1016/j.morpho.2019.10.015 ◽

2019 ◽

Vol 103 (342) ◽

pp. 81

Author(s):

Valentin Derangère ◽

Quentin Klopfenstein ◽

Cynthia Reichling ◽

Karine Le Malicot ◽

Côme Lepage ◽

...

Keyword(s):

Intelligence Artificielle ◽

Stade Iii

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Intelligence artificielle : le futur de l’Orthodontie ?

Revue d Orthopédie Dento-Faciale ◽

10.1051/odf/2019026 ◽

2019 ◽

Vol 53 (3) ◽

pp. 281-294

Author(s):

Jean-Michel Foucart ◽

Augustin Chavanne ◽

Jérôme Bourriau

Keyword(s):

Big Data ◽

Deep Learning ◽

Intelligence Artificielle ◽

Set Up

Nombreux sont les apports envisagés de l’Intelligence Artificielle (IA) en médecine. En orthodontie, plusieurs solutions automatisées sont disponibles depuis quelques années en imagerie par rayons X (analyse céphalométrique automatisée, analyse automatisée des voies aériennes) ou depuis quelques mois (analyse automatique des modèles numériques, set-up automatisé; CS Model +, Carestream Dental™). L’objectif de cette étude, en deux parties, est d’évaluer la fiabilité de l’analyse automatisée des modèles tant au niveau de leur numérisation que de leur segmentation. La comparaison des résultats d’analyse des modèles obtenus automatiquement et par l’intermédiaire de plusieurs orthodontistes démontre la fiabilité de l’analyse automatique; l’erreur de mesure oscillant, in fine, entre 0,08 et 1,04 mm, ce qui est non significatif et comparable avec les erreurs de mesures inter-observateurs rapportées dans la littérature. Ces résultats ouvrent ainsi de nouvelles perspectives quand à l’apport de l’IA en Orthodontie qui, basée sur le deep learning et le big data, devrait permettre, à moyen terme, d’évoluer vers une orthodontie plus préventive et plus prédictive.

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SEPIA : un système d'enseignement par intelligence artificielle pour les opérateurs EDF

Revue Générale Nucléaire ◽

10.1051/rgn/19893254 ◽

1989 ◽

pp. 254-257 ◽

Cited By ~ 2

Author(s):

Robert Dunand ◽

Fabienne Dravers ◽

Jacques Guillermard

Keyword(s):

Intelligence Artificielle

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Intelligence artificielle vers un Watson du nucléaire

Revue Générale Nucléaire ◽

10.1051/rgn/20183031 ◽

2018 ◽

pp. 31-33

Keyword(s):

Intelligence Artificielle

Qu’appelle-t-on intelligence artificielle ? Aujourd’hui beaucoup de technologies, souvent proches des mathématiques sophistiquées, se présentent sous cette appellation. L’« IA » se positionne au croisement de l’informatique et des mathématiques appliquées. Plus précisément, il s’agit d’un ensemble d’algorithmes conférant à une machine des capacités d’analyse et de décision qui lui permettent de s’adapter intelligemment aux situations en faisant des prédictions à partir de données déjà acquises.

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