Monsieur Arthur FOAHOM GOUABOU / Docteur

enseignant-chercheur, enseignant du supérieur*chercheur en milieu académique*chercheur en entreprise, R&D du secteur privé*pilotage de la recherche et de l'innovation, gestion de projets innovants, pilotage de structures innovantes*expertise, études et conseils dans des organisations, cabinets ou sociétés fournissant des prestations intellectuelles, des expertises scientifiques, prospectives ou stratégiques*entrepreneur des domaines innovants*

Coordonnées

cartelgouabou@gmail.com
https://cartelgouabou.github.io/

Adresse professionnelle

163 avenue de luminy, 13009 MARSEILLE 9E ARRONDISSEMENT , FRANCE

061067074

Expérience professionnelle

Emplois

Disponibilité : 6 2023

Informations complémentaires : Natation, lecture, Voyage.

Mobilité géographique : Tous les pays

Recherche : OUI

Compétences

Communication orale, Rédaction scientifique, Gestion de projet et d'équipe, Autonomie, Pédagogie

Techniques maîtrisées

Apprentissage profond, Machine Learning, Vision par ordinateur, Traitement d'image

Doctorat

Titre : Informatique

1ère inscription en thèse : 1 octobre 2019 / 3A

Ecole doctorale : Mathématiques et Informatique de Marseille

Date de soutenance de thèse : 6 March 2023

Sujet : Apprentissage neuronal profond pour la détection du mélanome

Directeur de thèse : MOUDAFI Abdellatif

Co-directeur : DAMOISEAUX Jean-luc

Unité de recherche : LIS Laboratoire d'Informatique et Systèmes

Master

Titre : Master 2

septembre 2019 - ENSISA - Mulhouse

Mention : Bien

Production scientifique

  • End-to-End Decoupled Training for Long-tailed Classification applied on Skin Lesion Classification from Dermoscopic images.
    Electronics, 2022
    FOAHOM GOUABOU Arthur Cartel, IGUERNAISSI Rabah, DAMOISEAUX JeanLuc, MOUDAFI Abdellatif and MERAD Djamal.
    https://www.mdpi.com/2079-9292/11/20/3275
  • Automated detection of melanoma: Comparing a convolutional neural network (CNN) approach with an algorithm assessing disorder in the pattern of pigmented lesions, intended to mimick onco-dermatologists' visual analysis
    Annals of Oncology, 2022
    J. Monnier; A.C. Gouabou Foahom; M. Serdi; J. Collenne; R. Iguernaissi; C. Gaudy Marqueste; J-L. Damoiseaux; J.J. Grob; D. Merad
    http://dx.doi.org/10.1016/j.annonc.2022.07.984
  • Computer Aided Diagnosis of Melanoma using Deep Neural Networks and Game Theory: application on Dermoscopic Images of Skin Lesions.
    International Journal of Molecular Sciences,, 2022
    FOAHOM GOUABOU Arthur Cartel, COLLENNE Jules, MONNIER Jilliana, IGUERNAISSI Rabah, DAMOISEAUX Jean-Luc, MOUDAFI Abdellatif and MERAD Djamal
    https://www.mdpi.com/1422-0067/23/22/13838
  • HMLoss: Une fonction de cout robuste au déséquilibre des classes
    Acte du colloque GRETSI 2022, 2022
    Arthur Cartel Foahom Gouabou; Rabah Iguernaissi; Jean Luc Damoiseaux; Abdellatif Moudafi; Djamal Merad
    https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-03725510/
  • Rethinking decoupled training with bag of tricks for long-tailed recognition.
    2022 Digital Image Computing : Techniques and Applications (DICTA). IEEE,, 2022
    FOAHOM GOUABOU Arthur Cartel, IGUERNAISSI Rabah, DAMOISEAUX JeanLuc, MOUDAFI Abdellatif and MERAD Djamal
    https://hal.science/hal-03826758/
  • Détection automatique du mélanome : comparaison d'un algorithme fondé sur la caractérisation de l'aspect désordonné de lésions mélanocytaires mimant la pratique des dermatologues, avec une approche par CNN (Convolutional Neural Network)
    Annales de Dermatologie et de Vénéréologie - FMC, 2021
    Jilliana Monnier, Arthur Cartel Foahom Gouabou, Meryem Serdi, Rabah Iguernaissi, Caroline Gaudy-Marqueste, Jean-Luc Damoiseaux, Jean-Jacques Grob, Djamal Merad
    https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S2667062321008473
  • Ensemble Method of Convolutional Neural Networks with Directed Acyclic Graph Using Dermoscopic Images: Melanoma Detection Application
    Sensors MDPI, 2021
    Foahom Gouabou, Arthur C.; Damoiseaux, Jean-Luc; Monnier, Jilliana; Iguernaissi, Rabah; Moudafi, Abdellatif; Merad, Djamal
    https://doi.org/10.3390/s21123999
  • Impact d'un artefact fréquent sur la détection automatique du mélanome à partir d'images dermoscopiques : approche deep learning combinée à l'algorithme Support Vector Machine
    Annales de Dermatologie et de Vénéréologie, 2020
    J.Monnier, A.C.Foahom Gouabou, C.Gaudy-Marqueste, J.-L.Damoiseaux, J.-J.Grob, D.Merad
    https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S015196382030418X
  • Apprentissage profond pour l'aide au diagnostic du mélanome à partir d'exemple
    Université haute-alsace, 2019
    Arthur Cartel Foahom Gouabou; Jean-Luc Damoiseaux;Frédéric Heim
    https://hal-amu.archives-ouvertes.fr/hal-02515203/document
  • CONCEPTION D'UN SYSTÈME D'AIDE A LA CONDUITE POUR VEHICULE DE TOURISME (ANTICOLLISION)
    archives-ouvertes, 2017
    Arthur Cartel Foahom Gouabou,Leslie Ngwa Ngwa
    https://hal-amu.archives-ouvertes.fr/hal-02308475/document

Langues