Imagerie médicale
Segmentation 3D de tumeurs cérébrales (BraTS 2023). Caractérisation d'un artefact topologique de la loss SDT et filtre CC-consensus améliorant HD95 NCR.
Rapport de recherche · Viewer 3D interactif · Code MIT
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Guillaume Cassez
Recherche indépendante en intelligence artificielle appliquée
Mon métier consiste à appliquer de nouvelles solutions à l'imagerie médicale, et inversement à transposer des techniques d'imagerie médicale vers d'autres domaines comme la voiture autonome. Je construis également mes propres outils pour évaluer et utiliser les IA que je développe — pipelines de mesures, viewers 3D interactifs, tableaux de bord d'analyse.
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À propos
Chercheur indépendant, hors cadre institutionnel, avec les conseils méthodologiques de Stanislas Larnier. Approche : choisir des problèmes où le résultat compte vraiment, publier en transparence totale (toutes les expériences, y compris les négatives), construire des outils interactifs pour rendre la recherche inspectable.
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Disponible pour des opportunités en ML/Research engineering en imagerie médicale, IA clinique ou perception pour véhicule autonome (CDD/CDI, thèse, post-doc industriel, R&D).