Alexis Goujon remporte le prix de thèse EDEE
Alexis Goujon © 2022 Alain Herzog
Alexis Goujon a reçu le prix de thèse du programme de doctorat en génie électrique (EDEE) pour ses recherches exceptionnelles sur l'amélioration de la fiabilité de plusieurs méthodes d'apprentissage profond pour la reconstruction d'images médicales, tout en maintenant la performance. Mingxiang Gao, Francesco Gerini, Lakmal Buddika Meegahapola, et Veronica Lily Ravano ont reçu des distinctions pour une thèse remarquable EDEE.
La thèse d'Alexis Goujon, intitulé « Towards Trustworthy Deep Learning for Image Reconstruction », a été réalisée sous la direction de Michaël Unser du Laboratoire d'imagerie biomédicale de la Faculté des sciences et techniques de l’ingénieur. Le travail se concentre sur la fiabilité des modèles d'apprentissage profond. Par exemple, des comportements non anticipés sont parfois rencontrés dans des applications sensibles, telles que les hallucinations dans la reconstruction d'images médicales. La thèse d'Alexis Goujon aborde ces préoccupations via la conception de paramétrisations expressives, stables et interprétables à base de splines dans différents contextes.
Le prix annuel de thèse de l'EDEE récompense un travail de thèse de doctorat « exceptionnel et remarquable » dans le domaine du génie électrique, réalisé par un étudiant de l'EDEE. Chaque année, les distinctions pour une thèse remarquable sont également attribuées à une sélection de thèses de très haute qualité, afin de mettre en valeur le travail de recherche des doctorants et leur mérite scientifique. Pour chaque programme de doctorat, les diplômés nominés sont sélectionnés sur la base de leur examen oral. Ensuite, le comité du programme évalue les nominés et récompense les 8% les plus performants. La distinction EDEE 8% pour 2024 a été attribuée à Mingxiang Gao, Francesco Gerini, Lakmal Buddika Meegahapola, et Veronica Lily Ravano.