Modular Neural Network Approaches for Surgical Image Recognition

Deep learning-based applications have seen a lot of success in recent years. Text, audio, image, and video have all been explored with great success using deep learning approaches. The use of convolutional neural networks (CNN) in computer vision, in particular, has yielded reliable results. In order to achieve these results, a large amount of data is required. However, the dataset cannot always be accessible. Moreover, annotating data can be difficult and time-consuming. Self-training is a semi-supervised approach that managed to alleviate this problem and achieve state-of-the-art performances. Theoretical analysis even proved that it may result in a better generalization than a normal classifier. Another problem neural networks can face is the increasing complexity of modern problems, requiring a high computational and storage cost. One way to mitigate this issue, a strategy that has been inspired by human cognition known as modular learning, can be employed. The principle of the approach is to decompose a complex problem into simpler sub-tasks. This approach has several advantages, including faster learning, better generalization, and enables interpretability. In the first part of this paper, we introduce and evaluate different architectures of modular learning for Dorsal Capsulo-Scapholunate Septum (DCSS) instability classification. Our experiments have shown that modular learning improves performances compared to non-modular systems. Moreover, we found that weighted modular, that is to weight the output using the probabilities from the gating module, achieved an almost perfect classification. In the second part, we present our approach for data labeling and segmentation with self-training applied on shoulder arthroscopy images

Decision Fusion and Reliability Control in Handwritten Digit Recognition System

In this paper, the cooperation of two feature families for handwritten digit recognition using a committee of Neural Network (NN) classifiers will be examined. Various cooperation schemes will be investigated and corresponding results will be presented. To improve the system reliability,we will upgrade the committee scheme using multistage classification based on rule-based and statistical cooperation. The rule-based cooperation enables an easy and efficient implementation of various rejection criteria while the statistical cooperation offers better possibility for fine-tuning of the recognition versus the reliability tradeoff. The final system has been implemented using rule-based reasoning with rejection criteria for classifier decision fusion and the generalized committee cooperation scheme for classification of the rejected digit patterns. The presented results show that we propose a successful approach for reliability control in committee classifier environment and indicate that a suitable cooperation of statistical and rule-based decision fusion is a promising approach in handwritten recognition systems

Etude de l’influence de la carbonatation sur la qualité du béton armé

L’objectif de ce travail est d’étudier l’influence de la carbonatation du béton par la pénétration de gaz carbonique, sur la qualité et les propriétés des éléments des structures en béton armé. Nous avons tout d’abord effectué une étude bibliographique centrée sur le béton armé et la corrosion de l’acier, les techniques et les méthodes non destructives utilisées pour évaluer la qualité du béton et des armatures. L’étude bibliographique a montré que la carbonatation du béton est la cause majeure de la corrosion des armatures dans le béton et par conséquent la dégradation des ouvrages en béton armé et précontraint, surtout lorsque ces ouvrages sont exposés à un milieu marin. Elle a signalé aussi que la carbonatation du béton joue un rôle très important dans la diminution de la porosité du béton grâce à la formation des carbonates de calcium, le produit de la réaction entre les CO2 et la portlandite. Le but premier de ce travail était de vérifier la qualité du béton armé d’un bâtiment dégradé et fortement carbonaté par rapport à un bâtiment sain, pour cela plusieurs essais ont été effectué in-situ et ex-situ, afin d’évaluer la qualité des éléments en béton armé des deux bâtiments objets de l’étude , le bâtiment 1 est un bâtiment sain situé dans un milieu sec et un environnement non concentré en CO2, le bâtiment 2 est un bâtiment industriel (environnement concentré en CO2) situé dans un endroit proche de la mer (taux d’humidité élevé)

Un nouveau modèle d’énergie pour les champs aléatoires de Markov cachés

Dans cet article, nous proposons un nouveau modèle d’énergie pour les champs aléatoires de Markov cachés (HMRF: Hidden Markov Random Fields) s’appuyant sur une modélisation par HMM (Hidden Markov Models) et évitant ainsi l’utilisation d’un paramètre clé de compromis choisi de façon empirique

Clustering collaboratif incrémental

Clustering collaboratif incrémental. Conférence Francophone d'Apprentissage ( CAP2014

Un algorithme ICM basé sur la compacité pour la segmentation des images satellites à très haute résolution

Dans cet article nous proposons une modification pour l’algorithme "Iterated Conditional Modes" (ICM) appliqué à la segmentation d’images à très haute résolution. Pour ce faire, nous introduisons un nouveau critère de convergence basé sur la compacité des clusters et qui repose sur une fonction d’énergie adaptée aux modèles de voisinages irréguliers de ce type d’images. Grâce à cette méthode, nos premières expériences ont montré que nous obtenons des résultats plus fiables en terme de convergence et de meilleure qualité qu’en utilisant l’énergie globale comme critère d’arrêt