* Utilisez-vous des pièces d’origine ou compatibles ?

Je travaille sur un projet de classification d’images médicales, plus précisément des radiographies pulmonaires, pour détecter la présence de pneumonie. J’ai déjà une base de données assez conséquente d’images annotées, et j’ai expérimenté avec différents modèles de réseaux de neurones convolutifs (CNN) pré-entraînés, comme ResNet50 et VGG16, en utilisant le transfer learning. Cependant, j’observe que les performances de mes modèles plafonnent, et j’aimerais explorer des techniques d’augmentation de données plus sophistiquées que les transformations de base (rotations, translations, zoom).

Plus précisément, je me demande : Quelles techniques d’augmentation de données, au-delà des rotations et translations de base, sont les plus efficaces pour améliorer la performance des modèles de classification d’images médicales (radiographies pulmonaires en particulier) dans le cadre de la détection de pneumonie, et comment puis-je les implémenter efficacement en Python, en considérant les spécificités des images médicales (e.g., l’importance de préserver la structure anatomique et la nécessité d’éviter d’introduire des artefacts qui pourraient ressembler à des pathologies)? Y a-t-il des bibliothèques Python spécifiques ou des bonnes pratiques à suivre pour ce type d’augmentation de données appliquées au domaine médical?

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