Discussion :

[blackmisery]

Bonjour,

j'ai des images radios de plusieurs patients, prises des deux côtés (gauche et droite) : soit donc 2 images par patient.
Jusqu'au là, j'ai travaillé uniquement sur les images de droite pour déterminer la classe d'appartenance du nez du patient (3 classes en tout : A,B et C).

Je veux enrichir ce travail en incluant maintenant les images de gauche. On m'a conseillé de travailler sur les corrélations entre les images pour aboutir à des conclusions de ce genre (conclusions imaginées par mes soins) :

- si à partir de l'image de droite l'appartenance est confirmée à plus de XX% à la classe A, alors passer à l'image de gauche dans le traitement.

- si à partir de l'image de gauche l'appartenance est confirmée à plus de YY% à la classe B, arrêter le programme.

Bref, je veux surtout connaître vos avis sur comment je pourrais traiter la chose, quels sont les perspectives qui s'offrent à moi et comment tout cela pourrait être traité.

D'avance merci !

[blackmisery]

J'ajoute ici, au cas où ça pourrait aider, que chaque image a son propre vecteur caractéristique (6 caractéristiques par vecteur).

[pseudocode]

Je veux enrichir ce travail en incluant maintenant les images de gauche. On m'a conseillé de travailler sur les corrélations entre les images pour aboutir à des conclusions de ce genre (conclusions imaginées par mes soins)

Ca ne serait pas de la probabilité conditionnelle plutôt que de la corrélation ?

(genre JPDA filter)

[blackmisery]

Le terme "corrélation" est probablement mal choisi. J'ai bien apprécié les lectures sur les JPDA Filter, mais d'après ce que j'ai compris il est nécessaire que je formule moi-même les hypothèses pour évaluation après (et là il y a un grand choix). Est-ce que j'ai bien compris? Si non, y aurait-il une autre stratégie plus ou moins automatisée? Et oui c'est à peu près ce que je veux faire.

Merci du retour!

[pseudocode]

J'ai bien apprécié les lectures sur les JPDA Filter, mais d'après ce que j'ai compris il est nécessaire que je formule moi-même les hypothèses pour évaluation après (et là il y a un grand choix). Est-ce que j'ai bien compris?

oui.

Si non, y aurait-il une autre stratégie plus ou moins automatisée?

hum... Il doit être possible d'entrainer un classifieur pour ce genre de problème. Bien sur, ca nécessite une base d'entrainement, c'est à dire des sets d'images gauche/droite pour lesquels le résultat est connu.

Tu auras certainement plus de réponses sur ce sujet dans le forum algorithmes/Intelligence artificielle.

[blackmisery]

Ok ! Je déplace la discussion.

Merci