Context Breast cancer is the most represented cancer among women worldwide and a major cause of mortality. Early detection is key to the patient’s survival. This motivates vast coordinated screening of populations, which mostly uses projectional X-ray mammography. During the past years, research has extended its objectives beyond tumor detection…
The Computer Science Department of Ecole Polytechnique (France) is looking for research teams willing to host first year master students for a research internship this summer. The internship should last four to six months starting last week of March 2027. It is considered as an introduction to high quality research….
Key words : IA générative · Modèles de diffusion · Synthèse de visages · Face Reenactment · Édition des attributs faciaux · Rendu neuronal · NeRF · Modélisation 3D du visage · Talking Heads · Estimation/manipulation du regard · Analyse des expressions faciales · Humains numériques Projet et Financement :…
Contexte De récentes études menées par les membres du Centre de Recherches Biomédicales de Strasbourg (CRBS) ont établi un lien entre l’agressivité du cancer et la répartition des cellules et organelles dans les tissus. En exploitant des images de microscopie par fluorescence, ils visent désormais à caractériser précisément le rôle…
Validation d’un pipeline de traitement d‘images urbaines pour la gestion des risques naturels Mots-clés : traitement d’images, apprentissage profond, topographie, façades Contexte et Objectifs CERES « Cartographie et caractérisation des éléments exposés de la région CVL à partir d’images satellites ». est un projet de recherche d’intérêt de la Région Centre Val de…
Application to Sentinel-1 and NISAR Radar Interferograms Contexte: Le changement climatique amplifie les aléas gravitaires (glissements, tassements) en montagne, rendant la surveillance continue des déformations critique. L’interférométrie radar (InSAR) mesure ces déformations avec une précision sub-centimétrique. Sentinel-1 offre une couverture longue et fiable mais perd la cohérence sous végétation et…
Context Deep learning and foundation models have achieved strong performance in medical imaging, but their end-to-end nature often limits the clinical interpretability of their reasoning and clinicians’ ability to intervene in the decision process. Concept Bottleneck Models (CBMs) address this limitation by mediating predictions through interpretable clinical concepts, such as…
