Le but du projet est de trouver un moyen efficace pour la détection rapide de la rétinopathie diabétique et de sa sévérité sur des patients. J’ai programmé un système d’intelligence artificielle pour que celui-ci apprenne comment classifier les différents niveaux de la maladie avec des images de la rétine prises avec un appareil de tomographie en cohérence optique. Ce modèle devait assister un optométriste lors de l’étape du diagnostic. En faisant varier la fonction d’erreur et les caractéristiques importantes des images, le modèle atteint une efficacité de plus de 90 pour-cents.

Infos

Participants

• Alexis Orsini

Année : 2021

Région : Montréal

Type de projet : C

Niveau scolaire : Secondaire 3

École : Collège Jean-Eudes

Prix et distinctions

Finale Pancanadienne

Montréal

• Prix Ubisoft Éducation

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