Subvention

Apprentissage profond en imagerie médicale : risques d’atteinte à la vie privée des patients et solutions possibles

Ce projet de recherche vise d’abord à étudier la vulnérabilité des modèles d’apprentissage profond, fondés sur des données médicales, aux attaques d’inversion qui reconstruisent les données de formation. Ensuite, il permettra de mettre en œuvre et d’évaluer des méthodes qui peuvent protéger les modèles d’apprentissage profond contre la reconstruction des données.