brain-tumor

brain-tumor est le nom de notre projet d'ESIR2 SI. Ce dépôt contient notre code source et sa documentation.
Nous avons développé une solution intitulée "Visual Gliome" : une application web permettant de prédire grâce à l'IA les zones cancéreuses d'un cerveau, appelées "gliomes", sur base d'images d'IRM.

Demo

En ligne

Testez le par vous même, sur http://visualgliome.bdezordo.com/.

Wiki & documentation

De nombreuses vidéos sont disponibles sur le wiki de ce projet. Elles détaillent l'ensemble des fonctionnalités de l'application. Vous pouvez aussi lire les fichiers présents dans le dossier documentation du projet. Ils détaillent le déroulement du projet.

Visualiseur

demovgviewer.mp4

Analyseur

demovganalysis.mp4

Installation

Configuration

Assurez-vous que Python est installé sur votre machine, avec une version <3.11. (Pour le développement, nous avons utilisé les versions 3.9 et 3.10).

Clone du projet

Le projet est assez lourd (par son historique), nous vous conseillons de ne cloner que la dernière version :

git clone --depth 1 https://github.com/FenrirWolf4566/brain-tumor.git 

Installation des dépendances (local)

Backend

cd API/
pip install -r requirements.txt 

Frontend

cd frontend/
npm install

IA

Le dossier contient les fichiers qui permettent de construire le modèle d'IA (entraînement).
La prédiction effective de l'application est gérée dans le backend.
Il n'est donc pas nécessaire d'installer les dépendances de ce dossier si vous souhaitez seulement exécuter l'application.

Exécution (local)

Ouvrez votre navigateur sur localhost/ pour accéder au frontend. Le backend est disponible sur localhost:8000/. La documentation Swagger autogénérée est disponible à /docs.

Backend

cd API/
uvicorn main:app --reload

Front End

cd frontend/
npm run start

VSCode

Si vous utilisez Visual Studio Code, vous pouvez lancer le backend, le frontend et Chrome en 1 seule action (Sélectionner le profil 'DEV' dans 'Exécuter et Débuguer', puis appuyez sur F5).

Docker

Cette app peut aussi tourner sur Docker. Il suffit d'exécuter docker-compose up. Par défaut, cela va chercher l'image du frontend et du backend stockés sur DockerHub. Il est aussi possible de créer vous même vos images, avec docker-compose build.

A propos

Les fichiers .nii présents dans ce projet proviennent du dataset suivant. https://www.kaggle.com/datasets/dschettler8845/brats-2021-task1
Le modèle qui a été utilisé pour la prédiction est issu de https://www.kaggle.com/code/rastislav/3d-mri-brain-tumor-segmentation-u-net

Auteurs

FILOCHE Léo
MORLOT-PINTA Louis
DE ZORDO Benjamin
LEGRAND Quentin