Modèle numérique d’un système d’imagerie microonde pour détecter les blessures de l’épaule par apprentissage machine - Archive ouverte HAL Accéder directement au contenu
Poster De Conférence Année : 2024

Modèle numérique d’un système d’imagerie microonde pour détecter les blessures de l’épaule par apprentissage machine

Résumé

La rupture de la coiffe des rotateurs est la blessure la plus courante de l’épaule mais demeure difficile à évaluer par les systèmes d’imagerie traditionnels, en particulier pour ce qui concerne l’état des tendons. Nous avons conçu et modélisé un système à géométrie circulaire et adapté à la morphologie de l’épaule. L’utilisation d’un code open source (FreeFEM) incluant la décomposition de domaine et hautement parallélisé, nous permet de considérer simultanément l’épaule et le système dans les simulations électromagnétiques 3D. Les paramètres S issus de la résolution du problème direct sont ensuite bruités pour se rapprocher des conditions expérimentales. Nous détectons la blessure par deux méthodes différentes : la tomographie microonde par résolution du problème inverse, et la classification par SVM binaire non linéaire. Les résultats sont prometteurs quant à la faisabilité de l’imagerie microonde pour cette application.
Fichier non déposé

Dates et versions

hal-04614568 , version 1 (17-06-2024)

Identifiants

  • HAL Id : hal-04614568 , version 1

Citer

Sahar Borzooei, Pierre-Henri Tournier, Victoria Dolean, Christian Pichot, Nadine Joachimowicz, et al.. Modèle numérique d’un système d’imagerie microonde pour détecter les blessures de l’épaule par apprentissage machine. 23 ième Journées Nationales Microondes, Jun 2024, Juan les Pins, France. , pp.4, 2024. ⟨hal-04614568⟩
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