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Nouvel article utilisant les ressources Mésocentre dans Computerized Medical Imaging and Graphics : "HALSR-Net: Improving CNN Segmentation of Cardiac Left Ventricle MRI with Hybrid Attention and Latent Space Reconstruction"

Publié le 18 avril 2025 – Mis à jour le 23 avril 2025
Schéma de la méthodologie proposée : Extraction des zones d'intérêt à l'aide d'un modèle de régression, suivie d'une segmentation avec HALSR-Net.
Schéma de la méthodologie proposée : Extraction des zones d'intérêt à l'aide d'un modèle de régression, suivie d'une segmentation avec HALSR-Net.
Date(s)

le 18 avril 2025

Une étude récente, publiée dans la revue Computerized Medical Imaging and Graphics par Mohamed Fakhfakh et Laurent Sarry de l'Institut Pascal, présente HALSR-Net, une nouvelle architecture de segmentation par réseau de neurones convolutifs (CNN) pour l'IRM cardiaque.

Cette innovation, développée et testée avec des GPU NVIDIA H100 hébergés au Mésocentre, améliore significativement la précision et la fiabilité de la segmentation du ventricule gauche. HALSR-Net introduit un module d'attention hybride et une reconstruction de l'espace latent, atteignant un score F1 et une précision de 98% sur des jeux de données cliniques et publics.

Les auteurs expriment leur gratitude envers le Mésocentre Clermont Auvergne pour son soutien en ressources de calcul, essentiel à la réalisation de cette recherche.

Dans le cadre d'une collaboration avec AMD, le Mésocentre a accompagné les chercheurs pour tester et valider leur méthode sur un GPU AMD Instinct, hébergé au Mésocentre, et prêté par AMD et HPE. De plus amples détails concernant le passage de CUDA (NVIDIA) à ROCM (AMD) sont disponibles dans deux rapports techniques.

Pour en savoir plus sur cette avancée technologique, consultez l'article complet sur Computerized Medical Imaging and Graphics : https://doi.org/10.1016/j.compmedimag.2025.102546