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Ruiwen He

De Vinci Research Center


Ruiwen He

Enseignant chercheur en informatique. Doctorat en Electronique, microélectronique, nanoélectronique et micro-ondes. J'ai obtenu un Master en informatique avec une spécialisation en traitement d'images à l'Université Paris Descartes. Par la suite, j'ai poursuivi mes études en obtenant un doctorat en mécanique et électronique, avec une thèse en informatique à l'Université de Lille en Décembre 2023. Cette formation solide a renforcé mes compétences en informatique, en particulier dans le domaine du traitement d'images. Après mon doctorat,j'ai enrichi son expérience en effectuant un post-doctorat à Télécom Sud Paris, où j'ai travaillé sur le traitement d'images médicales, démontrant ainsi mon engagement envers l'application de l'informatique dans le domaine de la santé. En tant qu'enseignant je dispense des cours axés sur le traitement d'images et l'apprentissage automatique, auprès des étudiants en bachelor et master. En ce qui concerne mes activités de recherche, je me consacre à l'application de l'intelligence artificielle dans le domaine médical. Mes travaux englobent divers aspects, notamment la classification d'images, la détection d'objets et la génération d'images, avec des implications significatives pour l'amélioration des soins de santé grâce à l'intégration de l'intelligence artificielle.

ruiwen.he@devinci.fr

Publications


Journal Articles

Ziheng Yang; Halim Benhabiles; Karim Hammoudi; Feryal Windal; Ruiwen He; Dominique Collard

A generalized deep learning-based framework for assistance to the human malaria diagnosis from microscopic images Journal Article

In: Neural Computing & Applications, vol. 34, no. September, pp. 14223-14238, 2022.

Abstract | Links | BibTeX

He Ruiwen

A CNN-based methodology for cow heat analysis from endoscopic images Journal Article

In: Applied Intelligence, vol. 52, no. 1, pp. 8372-8385, 2022.

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Ruiwen He

A CNN-based methodology for cow heat analysis from endoscopic images Journal Article

In: Applied Intelligence, vol. 52, no. 1, pp. 8372-8385, 2022.

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