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Le besoin de temps et d'attention accordé par le médecin au patient, en raison de l'augmentation du volume de données médicales à interpréter et à filtrer à des fins diagnostiques et thérapeutiques a encouragé le développement de l'option pour soutenir, de manière constructive et efficace, les modèles d'apprentissage profond pour les applications dans l'interprétation des images médicales. Les médecins spécialistes de l'imagerie combinent des données provenant de différentes étapes et expériences médicales, contrairement aux modèles de DL qui intègrent les mêmes types et modes de caractéristiques artisanales. La contribution majeure de cet ouvrage est d'abord de mettre en évidence l'impact de la qualité, du type et du volume des données utilisées par les modèles d'apprentissage profond dans l'analyse des images médicales, accompagné d'une caractérisation actualisée des composantes du processus d'apprentissage profond, des données aux applications médicales. Ensuite, il décrit les corrélations spécifiques entre les composants du processus d'apprentissage profond. Enfin, il présente les problèmes et les orientations des recherches futures.