Maëlys Solal

Identifiants chercheurs

IdHAL :

maelys-solal

ORCID :

0000-0001-9333-9238

arXiv :

solal_m_1

Publications

Article dans une revue (3)

Artificial intelligence in presymptomatic neurological diseases: Bridging normal variation and prodromal signatures T. Soulier,Ninon Burgos,Ravi Hassanaly,M. Pitombeira,Maëlys Solalet al. Revue Neurologique, 2025, 181 (9), pp.944-950. ⟨10.1016/j.neurol.2025.07.011⟩ Article dans une revue hal-05378338v1
Benchmarking 3D generative autoencoders for pseudo-healthy reconstruction of brain 18F-fluorodeoxyglucose positron emission tomography Ravi Hassanaly,Maëlys Solal,Olivier Colliot,Ninon Burgos Journal of Medical Imaging, 2025, 12 (5), pp.054005. ⟨10.1117/1.JMI.12.5.054005⟩ Article dans une revue hal-04445378v2
Evaluation of pseudo-healthy image reconstruction for anomaly detection with deep generative models: Application to brain FDG PET Ravi Hassanaly,Camille Brianceau,Maëlys Solal,Olivier Colliot,Ninon Burgos Journal of Machine Learning for Biomedical Imaging, 2024, Special Issue for Generative Models, 2, pp.611. ⟨10.59275/j.melba.2024-b87a⟩ Article dans une revue hal-04315738v2

Communication dans un congrès (9)

Latent maximum-a-posteriori approach to improve pseudo-healthy reconstruction quality Maëlys Solal,Agathe Senellart,Ninon Burgos,Stéphanie Allassonnière OHBM 2026 - Annual meeting of the Organization for Human Brain Mapping, Jun 2026, Bordeaux, France Communication dans un congrès hal-05560394v1
Mitiger le compromis entre détection et qualité de reconstruction en détection d'anomalies non-supervisée à partir de VAE Agathe Senellart,Maëlys Solal,Stéphanie Allassonnière,Ninon Burgos IABM 2026 - Colloque Français d'Intelligence Artificielle en Imagerie Biomédicale, Mar 2026, Lyon, France Communication dans un congrès hal-05558926v1
Mitigating the reconstruction-detection trade-off in VAE-based unsupervised anomaly detection Agathe Senellart,Maëlys Solal,Stéphanie Allassonnière,Ninon Burgos ISBI 2026 - International Symposium on Biomedical Imaging, Apr 2026, London, United Kingdom Communication dans un congrès hal-05423947v3
Unsupervised anomaly detection in brain FDG PET with deep generative models: An experimental analysis of model variability and mitigation strategies Maëlys Solal,Pascaline André,Ninon Burgos SPIE Medical Imaging 2026, Feb 2026, Vancouver, Canada Communication dans un congrès hal-05340039v2
Étude de la variabilité des modèles et construction de cartes d'anomalies tenant compte de l'incertitude à l'aide de modèles génératifs profonds non supervisés dans le cadre de la TEP-FDG en 3D du cerveau Maëlys Solal,Ravi Hassanaly,Ninon Burgos IABM 2025 - Colloque Français d'Intelligence Artificielle en Imagerie Biomédicale, Mar 2025, Nice, France Communication dans un congrès hal-05444797v1
Exploitation de la variabilité de la population contrôle pour la détection d'anomalies non supervisée par apprentissage profond en imagerie cérébrale FDG PET Maëlys Solal,Ravi Hassanaly,Ninon Burgos IABM 2024 - Colloque Français d'Intelligence Artificielle en Imagerie Biomédicale, Mar 2024, Grenoble, France Communication dans un congrès hal-05443392v1
Leveraging healthy population variability in deep learning unsupervised anomaly detection in brain FDG PET Maëlys Solal,Ravi Hassanaly,Ninon Burgos SPIE Medical Imaging, Feb 2024, San Diego, United States. ⟨10.1117/12.2691683⟩ Communication dans un congrès hal-04291561v2
Evaluation of pseudo-healthy reconstruction for anomaly detection in brain FDG PET Ravi Hassanaly,Camille Brianceau,Maëlys Solal,Olivier Colliot,Ninon Burgos MIDL 2024 - Medical Imaging with Deep Learning, Jul 2024, Paris, France Communication dans un congrès hal-05444841v1
Confidence intervals uncovered: Are we ready for real-world medical imaging AI? Evangelia Christodoulou,Annika Reinke,Rola Houhou,Piotr Kalinowski,Selen Erkanet al. MICCAI 2024 - 27th International Conference on Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention, Oct 2024, Marrakech, Morocco. pp.124-132, ⟨10.1007/978-3-031-72117-5_12⟩ Communication dans un congrès hal-04715638v1

Poster de conférence (1)

Leveraging healthy population variability in deep learning unsupervised anomaly detection in brain FDG PET Maëlys Solal,Ravi Hassanaly,Ninon Burgos CURE-ND (Catalyzing a United Response in Europe to Neurodegenerative Diseases) Early Career Researchers Workshop, Mar 2024, Bonn, Germany Poster de conférence hal-05443417v1