Vivien Kraus

Identifiants chercheurs

IdHAL :

vivien-kraus

ORCID :

0000-0003-0852-1428

Publications

Poster de conférence (9)

Segmentation en EEG néotanal — Apprentissage sur des représentations temps-fréquence Vivien Kraus,Frederic Morain-Nicolier,Guillaume Dollé,G. Loron,Alexandra Givernaudet al. Colloque Français d'Intelligence Artificielle en Imagerie Biomédicale (IABM), Mar 2026, Lyon, France Poster de conférence hal-05470237v1
Machine learning prediction of secondary recurrence in head and neck cancer after reirradiation using a weighted average model on Pre-reRT PET imaging Benjamin Colson,Philippe Regnault,Vivien Kraus,Irène Buvat,Valentin Calugaruet al. European Society for Radiotherapy & Oncology Congress (ESTRO), 2025, Vienna, Austria. Radiotherapy & Oncology, 206 (Supplement 1), pp.S963-S965, 2025 Poster de conférence hal-04982985v1
Multi-label neonatal EEG segmentation enriched with semi-synthetic data Vivien Kraus,Guillaume Dollé,Alexandra Givernaud,Jonathan Beck,Nathalie Bednareket al. Colloque Français d'Intelligence Artificielle en Imagerie Biomédicale (IABM), Mar 2025, Nice, France Poster de conférence hal-04896982v2
SegSRGAN multilabel – Parcellisation et morphométrie cérébrale des nouveau-nés prématurés en IRM Guillaume Dollé,G. Loron,Margaux Alloux,Vivien Kraus,Quentin Delannoyet al. Conférence sur le développement cérébral périnatal (NeoBrain 3), 2025, Amiens, France Poster de conférence hal-05097223v1
SegSRGAN multilabel – Parcellisation et morphométrie cérébrale des nouveau-nés prématurés en IRM Guillaume Dollé,G. Loron,Margaux Alloux,Vivien Kraus,Quentin Delannoyet al. Colloque Français d'Intelligence Artificielle en Imagerie Biomédicale (IABM), Mar 2024, Grenoble, France Poster de conférence hal-04406703v2
Annotation d’électroencéphalogrammes (EEG) néonataux pour l’apprentissage supervisé Vivien Kraus,Margaux Alloux,Guillaume Dollé,G. Loron,Nathalie Bednareket al. Journée Scientifique autour de l’IA (JSIA), Feb 2023, Nancy, France Poster de conférence hal-03981343v1
Annotation d'électroencéphalogrammes néonataux pour l'apprentissage supervisé Vivien Kraus,Margaux Alloux,Guillaume Dollé,G. Loron,Nathalie Bednareket al. Colloque Français d'Intelligence Artificielle en Imagerie Biomédicale (IABM), 2023, Paris, France Poster de conférence hal-03929211v1
Étude volumétrique des régions cérébrales de nouveau-nés prématurés Margaux Alloux,Vivien Kraus,Philippe Regnault,Guillaume Dollé,G. Loronet al. Journée Scientifique autour de l’IA (JSIA), Feb 2023, Nancy, France Poster de conférence hal-03981333v1
Étude volumétrique des régions cérébrales de nouveau-nés prématurés Margaux Alloux,Vivien Kraus,Philippe Regnault,Guillaume Dollé,Gauthier Loronet al. IABM 2023 - Colloque Français d'Intelligence Artificielle en Imagerie Biomédicale, Mar 2023, Paris, France. Poster de conférence hal-03929225v1

Communication dans un congrès (7)

Physiological pattern detection of neonatal EEGs: a U-Net segmentation approach Jonathan Beck,Nathalie Bednarek,Guillaume Dollé,Alexandra Givernaud,Nathalie Kamgniaet al. Conference on Non-stationarity and statistics for EEG, Sep 2025, Nanterre, France Communication dans un congrès hal-05244127v1
Automatic segmentation of neonatal electroencephalography for assisted interpretation: a multi label approach Vivien Kraus Conférence sur le développement cérébral périnatal (NeoBrain 3), 2025, Amiens, France Communication dans un congrès hal-05101808v1
Multi-label neonatal EEG segmentation enriched with semi-synthetic data Vivien Kraus,Guillaume Dollé,Nathalie Bednarek,Gauthier Loron,Jonathan Becket al. International Symposium on Biomedical Imaging (ISBI), 2025, Huston, United States. ⟨10.1109/ISBI60581.2025.10980955⟩ Communication dans un congrès hal-04863223v1
Automatic segmentation of neonatal electroencephalography for assisted interpretation: a multi label approach Vivien Kraus,Guillaume Dollé,Alexandra Givernaud,Nathalie Kamgnia,G. Loronet al. Journées Calcul et Données (JCAD), 2025, Lille, France Communication dans un congrès hal-05137778v1
Développement d'un modèle radiomique TEP utilisant une moyenne pondérée pour prédire la localisation de la seconde récidive après réirradiation pour un cancer de la tête et du cou Benjamin Colson,Philippe Regnault,Vivien Kraus,Irène Buvat,Valentin Calugaruet al. Congrès de la Société Française de Radiothérapie Oncologique (SFRO), 2024, Paris, France Communication dans un congrès hal-04629336v1
RSMS: Robust Semi-supervised Multi-label Feature Selection for Regression Vivien Kraus,Khalid Benabdeslem,Seif-Eddine Benkabou,Dou El Kefel Mansouri,Bruno Canitia International Conference on Tools with Artificial Intelligence (ICTAI), 2023, Atlanta, United States. pp.99-105, ⟨10.1109/ICTAI59109.2023.00022⟩ Communication dans un congrès hal-04364141v1
Régression Laplacienne semi-supervisée pour la reconstitution des dates de pose des réseaux d'assainissement Vivien Kraus,Khalid Benabdeslem,Frederic Cherqui Extraction et gestion des Connaissances (EGC), Jan 2018, Paris, France Communication dans un congrès hal-01794095v1

Article dans une revue (3)

SLAM – A thin-client for interoperable annotation and biomedical signal handling Vivien Kraus,Guillaume Dollé,Margaux Alloux,G. Loron,Nathalie Bednareket al. SoftwareX, 2024, 27, pp.101795. ⟨10.1016/j.softx.2024.101795⟩ Article dans une revue hal-04576724v1
Multilabel SegSRGAN — A framework for parcellation and morphometry of preterm brain in MRI Guillaume Dollé,G. Loron,Margaux Alloux,Vivien Kraus,Quentin Delannoyet al. PLoS ONE, 2024, 19 (11), pp.e0312822. ⟨10.1371/journal.pone.0312822⟩ Article dans une revue hal-04576760v2
Local Anomaly Detection for Multivariate Time Series by Temporal Dependency Based on Poisson Model Seif-Eddine Benkabou,Khalid Benabdeslem,Vivien Kraus,Kilian Bourhis,Bruno Canitia IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, 2022, 33 (11), pp.6701-6711. ⟨10.1109/TNNLS.2021.3083183⟩ Article dans une revue hal-05103016v1

Thèse (1)

Apprentissage semi-supervisé pour la régression multi-labels : application à l’annotation automatique de pneumatiques Vivien Kraus Apprentissage [cs.LG]. Université de Lyon, 2021. Français. ⟨NNT : 2021LYSE1052⟩ Thèse tel-03789608v1