Michel POHL

肺疾患の診断と治療のための機械学習／AIアルゴリズムの研究開発

◦ 資金運用を支援する機械学習／深層学習(深層生成モデルと大規模言語モデル)に関するプロジェクト ◦ 小さいチームとの完全リモートワーク、ツール: Python（Pandas、Tensorflow...）、Bitbucket、Slack...

研究テーマ：肺がん放射線治療における遅延補正のための回帰型ニューラルネットワークの適応的学習による腫瘍位置の予測 • 限られた医療データと不規則な呼吸による不確実性に対処するため、リカレント・ニューラル・ネットワーク(RNN)のオンライン学習を用いた初の胸部画像予測アルゴリズムを

• 接触・切断文字を含むぼやけたテキスト画像の文字を共同で分離・認識する手法 • グラフ検索、統計的モデリング、確率的グラフモデル、ニューラルネットワークに関する研究 (ツール: Visual Studio, C, XML) • Tesseract 3.04(オープンソースソフトウェア)と比較して認識精度が 13.4%向上し、3 年生の中では最高の成績を収めた

AI の研究指向プログラム:ベイズ統計、ウェーブレット解析、マルコフモデル... アルゴリズムは Matlab で実装される。

• 応用数学とコンピュータサイエンスのコースを含む、エンジニアリングとマネジメントの学際的なトレーニング • 研究プロジェクト("Institut Fresnel") : ポジトロン断層法に基づくアルツハイマー病診断アルゴリズム、達成した F1 スコア:0.78/1

• 貯留層の高速評価のための非接触圧力センサーの実現性を評価するための偏微分方程式を用いた流体の流れの数学的モデリング • 冬季インターンシップでの成果が評価され、「Centrale Lille」の 1 年生の中で最高の成績を収めた