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.
A generalized deep learning-based framework for assistance to the human malaria diagnosis from microscopic images Article de journal
Dans: Neural Computing & Applications, vol. 34, no. September, p. 14223-14238, 2022.
A CNN-based methodology for cow heat analysis from endoscopic images Article de journal
Dans: Applied Intelligence, vol. 52, no. 1, p. 8372-8385, 2022.
A CNN-based methodology for cow heat analysis from endoscopic images Article de journal
Dans: Applied Intelligence, vol. 52, no. 1, p. 8372-8385, 2022.
Développement d'outils intelligents par vision artificielle pour la supervision du bien-être animal Thèse
Université de Lille, 2023.
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