Karim ADERGHAL - Admis au titre de docteur

aderghal.karim@gmail.com
karim.aderghal@u-bordeaux.fr
Identifiant ORCID 0000-0002-2927-5265
Identifiant Hal https://hal.archives-ouvertes.fr/search/index/?q=%2A&authIdHal_s=karim-aderghal
Compte LinkedIn https://www.linkedin.com/in/karim-aderghal
Compte Researchgate https://www.researchgate.net/profile/Karim_Aderghal

Projet professionnel :

chercheur en entreprise, R&D du secteur privé
pilotage de la recherche et de l’innovation, gestion de projets innovants, pilotage de structures innovantes
métiers d’accompagnement et de support à la recherche, à l’innovation et à la valorisation, au développement des Spin Off et Start-up innovantes
expertise, études et conseils dans des organisations, cabinets ou sociétés fournissant des prestations intellectuelles, des expertises scientifiques, prospectives ou stratégiques

Techniques maîtrisées :
- Programmation (Java, C/C++, Python, Shell) - base de données (SQL, PL/SQL) - Oracle, MySQL, Postgres - Technologie Web (Java EE, php, python) - Système d'information Opérationnel/Décisionnel) - Réseaux et services - Machine learning (Deep learning - caffe, pytorch) - Traitement d'images (Matlab, Octave)

Doctorat Informatique

Thèse soutenue le 26 février 2021 - Université de Bordeaux

Ecole doctorale : Mathématiques et Informatique

Sujet : Classification des images IRM multimodales: Application au diagnostic de la Maladie d'Alzheimer

Mots-clés de la thèse : Réseau neuronal convolutif,Apprentissage profond,Apprentissage par transfert,MRI Multimodal,

Direction de thèse : Jenny BENOIS-PINEAU

Co-direction de thèse : Karim AFDEL

Cotutelle Université Ibn Zohr MAROC
Descriptif : Thèse en cotutelle entre l'université de Bordeaux (LaBRI) et l'université Ibn Zohr (LabSIV), Project Partenariat Hubert Curien TOUBKAL - Campus France.

Unité de recherche : LaBRI - Laboratoire Bordelais de Recherche en Informatique UMR 5800 - Talence
Intitulé de l'équipe : Images et Son

Master - Système d'information, Réseaux et Multimédia (SIRM)

obtenu en juillet 2014 - Université Sidi Mohamed Ben Abdellah
Option : Informatique

Production scientifique

- Alexander Khvostikov, Karim Aderghal, Jenny Benois-Pineau, Andrey Krylov, Gwenaelle Catheline 2018. 3D CNN-based classification using sMRI and MD-DTI images for Alzheimer disease studies arXiv, 0,
- Karim Aderghal, Jenny Benois-Pineau, Karim Afdel, Gwenaelle Catheline 2017. FuseMe: Classification of sMRI images by fusion of Deep CNNs in 2D+ projections , ,
- Karim Aderghal, Jenny Benois-Pineau, Karim Afdel 2017. Classification of sMRI for Alzheimer's disease Diagnosis with CNN: Single Siamese Networks with 2D+ Approach and Fusion on ADNI. , ,
- Karim Aderghal, Boissenin Manuel, Jenny Benois-Pineau, Catheline Gwenaêlle, Karim Afdel 2017. Classification of sMRI for AD Diagnosis with Convolutional Neuronal Networks: A Pilot 2-D+ Study on ADNI , 10132, pp.pp 690-701,
- Karim Aderghal, Alexander Khvostikov, Andrei Krylov, Jenny Benois-Pineau, Karim Afdel, Gwenaelle Catheline 2018. Classification of Alzheimer Disease on Imaging Modalities with Deep CNNs Using Cross-Modal Transfer Learning. , ,
- Alexander Khvostikov, Karim Aderghal, Andrey Krylov, Gwenaelle Catheline, Jenny Benois-Pineau 2018. 3D Inception-based CNN with sMRI and MD-DTI data fusion for Alzheimer's Disease diagnostics , ,
- Karim Aderghal, Karim Afdel, Jenny Benois-Pineau, Gwénaëlle Catheline 2020. Improving Alzheimer's stage categorization with Convolutional Neural Network using transfer learning and different magnetic resonance imaging modalities Heliyon, 6, pp.e05652,

Dernière mise à jour le 22 mars 2021