Dr. Anuradha KAR

Biographie

Professeur Associé en IA et robotique à Aivancity, Anuradha KAR a obtenu un doctorat de l'Université de Galway en Irlande en génie électrique et électronique.Elle a ensuite travaillé à l'ENS Lyon en collaboration avec l’Inria et l’Inrae sur l'apprentissage profond pour l'analyse d'images biologiques 3D, puis a rejoint l'Institut du Cerveau de Paris avec l’Inria sur l'apprentissage profond pour l'analyse des données des patients atteints de la maladie d'Alzheimer, et l'Institut Pasteur de Paris sur les applications de l'apprentissage profond dans le domaine « drug discovery ». Elle s'intéresse particulièrement aux applications de l'apprentissage profond en vision par ordinateur, biologie computationnelle et santé, ainsi qu'aux interactions homme-machine et aux systèmes intelligents.

Formation & Diplômes

Année	Université	Diplôme/Poste
2015-2019	Université nationale d'Irlande, Galway	Docteur en Philosophie, Génie Électrique et Electronique
2009-2011	Université de Calcutta, Inde	Master of Technology, Spécialisation : Radio, Physique & Electronique
2005-2009	WestBengalUniversityofTechnology,India	Bachelor of Technology, Electronique et Communication

Expérience professionnelle

Année	Fonction
Septembre 2024	Professeur associé en IA et robotique à aivancity. Spécialisée dans l'apprentissage profond, la vision par ordinateur, l'IA explicable, l'IA pour la santé et les interactions homme-machine.
Octobre 2021-Août 2023	Institut du Cerveau(Paris)/ Chercheuse
Juin 2019 - Septembre 2021	Ecole Normale Supérieure de Lyon/ Chercheuse
Mai 2015 - Mai 2019	Université nationale d'Irlande, Galway/Doctorant
Novembre 2013 - Avril 2015	Deutsches Zentrum Für Luft und Raumfahrt /Assistant de recherche
Mars 2012-Juillet 2013	Max Planck Institute for Solar System Research /Assistant de recherche

Projets

Année	Fonction
2024	Transformers and Explainable AI for Computer Vision
2021	Transfer Learning for Dicom Image Classification
2016	Reconnaissance des émotions avec des modèles SVM

Publications

YF. Mareuil, A. Moine-Franel, A. Kar, M. Nilges, C.B. Ciambur, O. Sperandio, Protein interaction explorer (PIE): a comprehensive platform for navigating Protein-Protein interactions and ligand binding pockets, Bioinformatics, 2024;, btae414,(Impactfactor7.6)
L. Ingrassia, S. Boluda, M. C. Potier, S. Haïk, G.Jimenez, A. Kar, D.Racoceanu,B.Delatour,L.Stimmer,Automated deep learning segmentation of neuritic plaques and neurofibrillary tangles in Alzheimer disease brain sections using a proprietary software, Journal of Neuropathology & Experimental Neurology, 2024;, nlae048, (Impactfactor3.2)
KarA,Petit M, Refahi Y, Cerutti G, Godin C, Traas J. Benchmarking of deep learning algorithmsfor3Dinstance segmentationofconfocalimagedatasets.PLoSComputBiol.2022Apr14;18(4):e1009879.(Impactfactor4.7)
A.Kar MLGaze: Machine Learning-Based Analysis of Gaze Error Patterns in Consumer Eye Tracking Systems. Vision 2020,4,25..(Citescore2.3)
A.Kar and P. Corcoran. Development of Open-source Software and Gaze Data Repositories for Performance Evaluation of EyeTrackingSystems.Vision,October2019,3,55. (Citescore2.3)
A.KarandP.Corcoran, "GazeVisual: A Practical SoftwareToolandWebApplicationforPerformanceEvaluation of Eye Tracking Systems," in IEEE Transactions on Consumer Electronics, vol. 65, no. 3, pp. 293-302, Aug. 2019. (Impactfactor4.3)
J.Lemley, A. Kar, A. Drimbarean and P. Corcoran, "Convolutional Neural NetworkImplementationforEye-Gaze Estimation on Low-Quality Consumer Imaging Systems," in IEEE Transactions on Consumer Electronics.vol.65,no. 2, pp. 179-187,May2019(Impactfactor4.3)
A. Kar, P. Corcoran, Performance Evaluation Strategies for Eye Gaze Estimation Systems with Quantitative Metrics andVisualizations. Sensors 2018,18,3151.(Impactfactor3.7)
A.Kar and P. Corcoran, "A Review and Analysis of Eye-Gaze Estimation Systems, Algorithms and Performance Evaluation MethodsinConsumerPlatforms,"inIEEEAccess,vol.5,pp.16495-16519,2017.(Impactfactor3.4)
S. Bazrafkan, A. Kar and C. Costache, "Eye Gaze for Consumer Electronics: Controlling and commanding intelligent systems.," in IEEE Consumer Electronics Magazine, vol. 4, no. 4, pp. 65-71, Oct. 2015. (Impactfactor 4.5).

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