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Journal Article

  1. [AZAM-17]M. El Azami, Lartizien, C., et Canu, S., « Converting SVDD scores into probability estimates: Application to outlier detection », Neurocomputing, 2017.
    http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0925231217307543
  2. [AZAM-16b]M. El Azami, Hammers, A., Jung, J., Costes, N., Bouet, R., et Lartizien, C., « Detection of Lesions Underlying Intractable Epilepsy on T1-Weighted MRI as an Outlier Detection Problem », PLoS ONE, vol. 11, p. e0161498, 2016.

Conference Paper

  1. [AZAM-16a]M. El Azami, Lartizien, C., et Canu, S., « Converting SVDD scores into probability estimates », in European Symposium on Articial Neural Networks, Computational Intelligence and Machine Learning (ESANN), 2016.
  2. [AZAM-15]M. El Azami, Bouet, R., Jung, J., Hammers, A., et Lartizien, C., « Combining multi-parametric MR images for the detection of epileptogenic lesions », in 2015 IEEE 12th International Symposium on Biomedical Imaging (ISBI), New York, USA, 2015, p. p 122-125.
  3. [AZAM-14]M. El Azami, Lartizien, C., et Canu, S., « Robust outlier detection with L0-SVDD », in European Symposium on Artificial Neural Networks, Computational Intelligence and Machine Learning (ESANN), Bruges (Belgium), 2014.
  4. [AZAM-13]M. El Azami, Hammers, A., Costes, N., et Lartizien, C., « Computer Aided Diagnosis of Intractable Epilepsy with MRI Imaging Based on Textural Information », in 2013 International Workshop on Pattern Recognition in Neuroimaging (PRNI), Philadelphia, USA, 2013, p. 90-93.

Thesis

  1. [ELAZ-16]M. El Azami, « Computer aided diagnosis of epilepsy lesions based on multivariate and multimodality data analysis », université de Lyon, Villeurbanne, 2016.
    RAKOTOMAMONJY Alain Professeur ( Rapporteur), RUECKERT Danie( Rapporteur), CANU Stéphane (Examinateur) ,HAMMERS Alexander (Examinateur), FRIBOULET Denis (Directeur de thèse), LARTIZIEN Carole ( Co-directrice)
    PDF icon Meriem EL AZAMI.pdf (14.92 MB)