Research Publications and Talks
- S. I. Hossain et al., “Exploring convolutional neural networks with transfer learning for diagnosing Lyme disease from skin lesion images,” Computer Methods and Programs in Biomedicine, vol. 215, 2022. https://doi.org/10.1016/j.cmpb.2022.106624
- S. I. Hossain et al., “A skin lesion hair mask dataset with fine-grained annotations," Data in Brief, p. 109249, 2023. https://doi.org/10.1016/j.dib.2023.109249
- S. I. Hossain et al., “Expert Opinion Elicitation for Assisting Deep Learning based Lyme Disease Classifier with Patient Data,” 2022. ⟨hal-03765092⟩ (Preprint)
- S. I. Hossain, “Early Diagnosis of Lyme Disease by Recognizing Erythema Migrans Skin Lesion from Images Utilizing Deep Learning Techniques,” Proceedings of the Thirty-First International Joint Conference on Artificial Intelligence Doctoral Consortium. Pages 5855-5856. https://doi.org/10.24963/ijcai.2022/830
- S. I. Hossain, J. DE GOËR, Y. FRENDO, D. MARTINEAU, I. LEBERT, O. LESENS, E. MEPHU-NGUIFO, “EMScan, une application mobile pour l’assistance au diagnostic des formes précoces de la maladie de Lyme,” La conférence Extraction et Gestion des Connaissances EGC-2023. (https://egc2023.sciencesconf.org/resource/page/id/22)
- Y. FRENDO, J. DE GOËR, S. I. HOSSAIN, D. MARTINEAU, I. LEBERT, O. LESENS, E. MEPHU-NGUIFO, “EMScan: A Mobile Application for Early Lyme Disease Diagnosis,” project demo, European Conference on Computer Vision ECCV-2022. (https://eccv2022.ecva.net/program/demo-list/)
- S. I. Hossain et al., “Assisting Deep Learning based Lyme Disease Classifier with Patient Data,” Apprentissage automatique multimodal et fusion d'informations (3ième édition), GDR ISIS (https://www.gdr-isis.fr/index.php/reunion/485/)
- S. I. Hossain, Engelbert Mephu Nguifo, Jocelyn de Goër de Herve, “Early diagnosis of Lyme disease by recognizing Erythema Migrans skin lesion from images utilizing deep learning techniques,” Doctoral Consortium of the 8th IEEE International Conference on Data Science and Advanced Analytics ( DSAA 2021, https://dsaa2021.dcc.fc.up.pt/).
- S. I. Hossain, Engelbert Mephu Nguifo, Jocelyn de Goër de Herve, “Early diagnosis of Lyme disease by recognizing Erythema Migrans skin lesion from images utilizing deep learning techniques,” GDR ISIS meeting on deep learning with weak or few labels in medical image analysis (https://www.gdr-isis.fr/index.php/reunion/468/)
- S. I. Hossain, Y. Frendo, V. Poux, I. Lebert, D. Martineau, O. Lesens, E. Mephu-Nguifo, G. Vourc’h, J. De Goër - Use of deep learning methods applied to the study of ticks and tick-borne diseases - JOBIM 2022 - Session "Management and integration of agronomical, phenotypical and environmental data" - Juillet 2022 - Rennes, France
- Jocelyn de Goër de Herve. 2022. Organisation des données et aspects réglementaires du projet DAPPEM. Session Gestion des Données, Assemblée générale CATI IMOTEP, INRAE. Avignon, 5 avril 2022
- Olivier Lesens, S. I. Hossain, Isabelle Lebert, Delphine Martineau, Engelbert Mephu Nguifo, Gwenaël Vourc’h, Jocelyn de Goër de Herve. Projet DAPPEM : Développement d’une APPlication de repérage des Erythèmes Migrants à partir de photographies. Journée Nationale des CRMVT- Strasbourg - 4 avril 2022
- S. I. Hossain, Yann Frendo, Isabelle Lebert, Olivier Lesens, Delphine Martineau, Engelbert Mephu Nguifo, Gwenaël Vourc’h, Jocelyn de Goër de Herve. Développements d’un modèle d’informatique d’analyse de photos et d’une application smartphone pour l’identification des érythèmes migrants : le projet DAPPEM. Journées Tiques & Maladies à Tiques Nancy, France Mars 2022
- Lebert, Isabelle, De Goër, Jocelyn. 2020 Projet DAPPEM : Développement d’une APPlication d’identification des Erythèmes Migrants (signe cutané de maladie de Lyme) à partir de photographies. Réunion (Centre de référence des Maladies vectorielles liées aux Tiques (CMRVT), CHU Gabriel Montpied, Clermont-Ferrand, 4 septembre 2020 [Présentation orale]