
Imagerie médicale · Deep Learning
Débruitage d'IRM : BM3D + DnCNN
Étude expérimentale de méthodes classiques et neuronales pour réduire le bruit des images IRM, avec une approche hybride pondérée.
Bonjour, je suis
Diplômée de Bordeaux INP – ENSC, je développe des solutions à l'intersection de l'intelligence artificielle, du traitement d'images, de l'analyse de données et de la recherche appliquée.
01 / Portfolio
Des projets concrets, de l'imagerie médicale au calcul scientifique, en passant par le développement d'applications.

Imagerie médicale · Deep Learning
Étude expérimentale de méthodes classiques et neuronales pour réduire le bruit des images IRM, avec une approche hybride pondérée.

Data Science · Business Intelligence
Analyse de données transactionnelles : segmentation RFM, panier d'achat, prédiction du churn et exploration des indicateurs commerciaux.

Développement React · UX Research
Application expérimentale comparant deux interfaces à l'aide de tâches utilisateurs et des questionnaires NASA-TLX et SUS.
02 / Experience
2025 · POSTECH · South Korea
Développement et évaluation de méthodes de débruitage d'images IRM : BM3D, DnCNN, mesures PSNR/SSIM et interface PyQt5.
2024 · IMS Bordeaux · France
Application React Native/Firebase pour des tâches cognitives et analyse statistique de données expérimentales avec R.
03 / About
Mon parcours associe classes préparatoires scientifiques, formation d'ingénieure en Cognitique à Bordeaux INP – ENSC et échange académique à la Graduate School of AI de POSTECH, en Corée du Sud. J'aime relier rigueur mathématique, développement logiciel et problèmes concrets.
Compétences
04 / Contact
Vous recrutez en R&D, IA appliquée, data science ou développement Python ? Je serais ravie d'échanger.
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