Note ABES Quantum-classical machine learning for brain tumor imaging analysis Apprentissage automatique quantique et classique pour l’analyse d’images des tumeurs cérébrales Tumeurs cérébrales Métastases Gliomes Apprentissage automatique Apprentissage quantique Brain tumors Metastases Glioma Machine learning Quantum machine learning 616.99 610.28 Tumeurs cérébrales Diagnostic Imagerie médicale Apprentissage automatique La caractérisation des tumeurs cérébrales par des techniques non invasives est nécéssaire. L'objectif est d'utiliser l'apprentissage automatique et la technologie quantique sur des imageries pour caractériser les tumeurs cérébrales. Nous développons un Réseau Neuronal Quantique en utilisant la radiomique des IRM cérébrales pour différencier métastases et gliomes de haut grade. Nous sélectionnons les variables en se basant sur l'information mutuelle et nous utilisons D-Wave pour la solution. Nous entraînons le modèle sur un Simulateur Quantique. Nous utilisons les valeurs de Shapley pour expliquer les prédictions. Nous comparons les résultats á deux modèles classiques performants, DNN et XGB. Le modèle montre une performance comparable. Ensuite, nous développons un Réseau Neuronal Convolutif 3D en utilisant des TDM cérébrales non injectées pour identifier les patients ayant des métastases cérébrales. Nous avons construit deux cohortes de patients, une avec des métastases cérébrales, et une sans anomalies cérébrales. Le cerveau a été segmenté automatiquement. Nous entraînons plusieurs modèles, et le meilleur a montré une bonne performance. Brain tumor characterization using non-invasive techniques is eagerly needed. The objective of this thesis is to use advanced machine learning techniques and quantum technology on brain medical images to characterize brain tumors. First, we built a Quantum Neural Network using radiomic features from on brain MRI to differentiate between metastases and gliomas. We used a Mutual Information feature selection technique, and solved the resulting heuristic on D-Wave’s Quantum Annealer. We trained the model on a Quantum Simulator. We employed instance-wise Shapley values to explain the model predictions. We benchmarked the results against two state-of-the-art classical models, Dense Neural Network and Extreme Gradient Boosting. The model showed comparable performance.Second, we developed a 3D Convolutional Neural Network using non-enhanced brain CT scans to identify patients with brain metastases. For this purpose, we curated two cohorts of patients, one with brain metastases, and one without brain abnormalities. The brain was automatically segmented. We trained several versions of the model, and the best model showed an impressive performance. Electronic Thesis or Dissertation Text en PDF 5568582 https://publication-theses.unistra.fr/public/theses_doctorat/2024/FELEFLY_Tony_2024_ED414.pdf http://www.theses.fr/2024STRAJ064/abes https://theses.hal.science/tel-04947687 https://theses.hal.science/tel-04947687 https://theses.hal.science/tel-04947687 https://theses.hal.science/tel-04947687 Felefly Tony 1986-08-11 FR 283162082 203192059EK 21927698 4200002 https://theses.fr/2024STRAJ064 2024STRAJ064 https://doi.org/10.70675/d067e09fzf666z4453zb3aazc07df7101fcb 2024-12-13 Traitement du signal et des images Strasbourg 131056549 Université Saint-Joseph (Beyrouth) MADS_ETABLISSEMENT_DE_COTUTELLE_1 026646803 Doctorat Docteur es non oui Noel Georges MADS_DIRECTEUR_DE_THESE_1 123294363 Francis Ziad MADS_DIRECTEUR_DE_THESE_2 119686155 Abboud Marie MADS_PRESIDENT_DU_JURY 092646719 Ricard Damien MADS_MEMBRE_DU_JURY_1 169543269 Bund Caroline MADS_MEMBRE_DU_JURY_2 188713379 Coubez Xavier MADS_MEMBRE_DU_JURY_3 227013867 Padovani Laëtitia MADS_RAPPORTEUR_1 079426816 Constantin Joseph MADS_RAPPORTEUR_2 069849692 École doctorale des Sciences de la vie et de la santé (Strasbourg ; 2000-....) MADS_ECOLE_DOCTORALE_1 414 156502844 Laboratoire des sciences de l'ingénieur, de l'informatique et de l'imagerie (Strasbourg ; 2013-....) MADS_PARTENAIRE_DE_RECHERCHE_1 176969721 217648 ddc:610 Université Saint-Joseph (Beyrouth) Noel Georges Francis Ziad Abboud Marie Ricard Damien Bund Caroline Coubez Xavier Padovani Laëtitia Constantin Joseph École doctorale des Sciences de la vie et de la santé (Strasbourg ; 2000-....) Laboratoire des sciences de l'ingénieur, de l'informatique et de l'imagerie (Strasbourg ; 2013-....) PDF 5568582