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Identifiant pérenne de la notice : 271532556Copier cet identifiant (PPN)
Notice de type Personne

Point d'accès autorisé

Sdika, Michaël (19XX-....)
Nom à l'état civil

Sur le web

Information

(par souci de protection des données à caractère personnel, le jour et le mois de naissance peuvent ne pas être affichés)
Langue d'expression : anglais
Pays : France
Date de naissance :    19XX
Genre : Masculin

Notes

Note publique d'information : 
Ingénieur de recherche en mathématiques appliquées et traitement d'images biomédicales au CNRS (CREATIS)

Note publique d'information : 
Ingénieure de recherche - CNRS, directeur de thèse Préparée au Laboratoire Centre de Recherche en Acquisition et Traitement de l'Image pour la Santé (CREATIS), et soutenue à l’INSA de Lyon (en 2023)

Identifiants externes

Identifiant SCOPUS : 8313622700

Source

Interprétabilité des réseaux des neurones profonds et segmentation faiblement supervisée des lésions cérébrales sur IRM / par Valentine Wargnier-dauchelle ; sous la dir. de François Cotton et de Michaël Sdika [Thèse doctorat : Ingénierie biomédicale : Lyon, INSA : 202]

Information trouvée : Directeur de thèse

Towards the generation of glioblastoma atlases with deep learning methods: Tumor segmentation and metamorphic image registration/ Matthis Maillard ; sous la direction d'Isabelle Bloch. Thèse de doctorat : Signal, Images, Automatique et robotique : Institut polytechnique de Paris : 2023

... Références liées : ...