Son article « Approximation de la factorisation de la matrice semi-négative clairsemée pour la classification d’images X-Ray covid-19 », co-rédigé avec des chercheurs de l’université de Tunisie, aux prises avec la crise sanitaire, a été sélectionné pour la 14ème Conférence Internationale sur l’Intelligence Collective Computationnelle qui aura lieu à Hammamet, en Tunisie, du 28 au 30 septembre prochains.
Amel Mhamdi, professeure permanente à aivancity, développe une analyse des données numériques générées par l’imagerie médicale intensivement utilisée pour aider les radiologues à établir le bon diagnostic de la maladie COVID-19, en proposant un nouvel algorithme semi-NMF (matrices non négatives) permettant de détecter les patients COVID-19 sur la base d’images de radiographie thoracique.
Cette petite équipe de chercheurs se félicite de conserver sa logique mathématique et de continuer à œuvrer pour une IA responsable.
