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L'objectif du projet est de combiner trois techniques spectroscopiques complémentaires pour améliorer le diagnostic in vivo des lésions cutanées, y compris les cancers (MSCs et NMSCs) : La tomographie confocale à cohérence optique à champ linéaire, l'imagerie hyperspectrale et les spectroscopies d'auto-fluorescence (AFS) et de réflectance diffuse (DRS). Ces méthodes fournissent des informations fonctionnelles sur l'absorption, la diffusion et l'autofluorescence de la peau avec une haute résolution spectrale. Des expériences seront réalisées sur des fantômes optiques multicouches absorbants, diffusants et fluorescents, sur des modèles hybrides peau-gel ex vivo et dans des cliniques sur des patients avec des MSC et des NMSC de la peau. Diverses stratégies de classification par apprentissage automatique supervisé, y compris le noyau de la machine à vecteurs de support (SVM), les arbres de décision, les forêts aléatoires et les réseaux neuronaux seront explorés, et un algorithme spécifique pour le traitement des données multidimensionnelles de l'IA sera développé, en tenant compte de la spécificité des données collectées (diversité, dimensionnalité, etc.).