L’équipe ARAMIS développe des algorithmes d’apprentissage par ordinateur pour l’aide au diagnostic de maladies neurologiques à partir de données d’imagerie par résonance magnétique cérébrale.
La présente étude vise à :
i) évaluer ces algorithmes à très grande échelle sur des données de routines clinique ;
ii) évaluer l'influence de la taille de l’échantillon d’apprentissage sur les performances des algorithmes ;
iii) comparer différentes approches méthodes d’apprentissage automatique.