Candidats Parcoursup aux bachelors Isep ; réservez votre créneau d’oral ici 

Chercher
Hedi HAZID

Hedi HAZID

DaSSIP Team, Maître de Conférences

Hedi YAZID est actuellement professeur associé en informatique à l'Isep.
Il est membre de l'équipe DASSIP au sein du laboratoire LISITE. Il a obtenu son doctorat en informatique en novembre 2014 à l'université de Sfax, Tunisie, et son master en informatique de gestion en 2006 à l'université de Tunis. Il est chercheur associé à l'IMT Atlantique Bretagne-Pays de Loire depuis 2014. Il a été professeur associé à l'université de Monastir, Tunisie (2011-2022).
Actuellement, ses travaux de recherche sont orientés vers l'exploration de la décision assistée par ordinateur dans le domaine médical et la découverte de connaissances avec des techniques de Data mining et de Machine learning. Ses travaux portent également sur les applications de l'indexation et de la recherche dans le contexte du Big Data.

01 49 54 52 92
hedi.yazid@isep.fr

Intérêts de la recherche :

- Computer Vision
- Medical image processing
- Machine learning/deep learning applied to knowledge mining.
- Content based reasoning

Revue :

  • Asma Daly, Hedi Yazid, Basel Solaiman, Najoua Essoukri Ben Amara, “Multiatlas-based segmentation of female pelvic organs: Application for computer-aided diagnosis of cervical cancer”. International Journal of Imaging Systems Technologies 31(1): 302-312 (2021)
  • Hedi Yazid, Karim Kalti, Najoua Essoukri Ben Amara, “A similarity measure based on Bayesian Network signature correspondence for brain tumors cases retrieval”, International Journal of Computational Intelligence Systems.
  • Asma Daly, Hedi Yazid, Basel Solaiman, Najoua Essoukri Ben Amara: Multi-atlas based segmentation of human cerebellum”. SSD 2020.
  • Sonia Mesbahi, Hedi Yazid: Automatic segmentation of medical images using convolutional neural networks”. ATSIP 2020.
  • Asma Daly, Hedi Yazid, Basel Solaiman, Najoua Essoukri Ben Amara: Multimodal Medical Image Registration Based on a Hybrid Optimization Strategy”. ATSIP 2020.
  • Hedi Yazid, Karim Kalti, Najoua Essoukri Ben Amara, A Performance Comparison of the Bayesian Graphical Model and the Possibilistic Graphical Model Applied in a Brain MRI Cases Retrieval Contribution. SSD 2013, Mars 2013.
  • Hedi Yazid, Karim Kalti, Fatma Elouni and Najoua Essoukri Ben Amara: A Probabilistic Network Based Similiarity measure for Cerebral Tumors MRI Cases Retrieval. IEEE Symposium Series on Computational Intelligence, SSCI 2011, Avril 2011, Paris, France.

Liens utiles