Mr. Mohamed Amine Guerroudji | Brain cancer | Best Researcher Award

Research Scholar|CENTER FOR DEVELOPMENT OF ADVANCED TECHNOLOGIES (CDTA), Algeria

ohamed Amine Guerroudji, né le 29 mai 1987 à Blida, Algérie, est un docteur en électronique spécialisé dans le traitement d’images médicales, en particulier la détection automatisée des micro-calcifications dans les mammographies. Il exerce depuis 2015 en tant que professeur de mathématiques au cycle moyen et a assuré plusieurs missions d’enseignement vacataire à l’Université de Blida, dans les domaines de la programmation en C, du MATLAB, des méthodes numériques, et de l’électronique générale. Passionné par la recherche appliquée, il a publié dans des conférences et revues internationales, notamment sur l’amélioration du contraste et la segmentation des images médicales. Il est également membre actif des comités scientifiques de conférences internationales en photonique et optique. Polyglotte (arabe, français, anglais), il combine rigueur scientifique, esprit d’équipe et adaptabilité dans ses missions pédagogiques et de recherche.

Profile

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🎓 Education

Mohamed Amine Guerroudji a obtenu son doctorat en électronique en avril 2017 à l’Université Mouloud Mammeri de Tizi-Ouzou avec mention très honorable, avec une recherche axée sur la segmentation des images mammographiques pour détecter les micro-calcifications. Il détient un Master en électronique (traitement de l’information et systèmes électroniques) obtenu en 2013 à l’Université Saad Dahlab de Blida, avec un mémoire en imagerie médicale noté Très Bien. Sa licence en génie électronique (option réseaux et télécommunications) a été obtenue en 2011 à la même université. Il est également titulaire d’un baccalauréat technique en fabrication mécanique (2007), d’une formation en premiers secours (Croissant Rouge Algérien, 2010), et a suivi une formation sur l’usage des bases de données scientifiques (Web of Science, 2014). Son parcours académique illustre un engagement profond envers l’innovation technologique et la recherche appliquée en électronique médicale.

🧪 Experience

Depuis 2015, Mohamed Amine Guerroudji enseigne les mathématiques au cycle moyen en Algérie. Parallèlement, il a été enseignant vacataire à l’Université de Blida entre 2013 et 2018, intervenant dans des modules tels que TP Langage C, TP Méthodes Numériques, TP MATLAB, Outils de Programmation Mathématique et Électronique générale. Il a également dispensé des cours d’électricité générale et d’électronique dans un institut spécialisé en arts graphiques. Son expérience diversifiée dans l’enseignement supérieur et secondaire reflète sa capacité à s’adapter à différents publics et niveaux d’apprentissage. Il combine son savoir technique avec une approche pédagogique pratique, en mettant l’accent sur la programmation appliquée et la modélisation mathématique. Son expertise couvre également l’utilisation de logiciels comme MATLAB, Workbench, VHDL et C++, renforçant sa polyvalence dans le domaine de l’électronique appliquée.

🏅 Awards and Honors

Mohamed Amine Guerroudji a reçu plusieurs distinctions académiques, notamment la mention Très Honorable pour sa thèse de doctorat en électronique en 2017 et la mention Très Bien pour son mémoire de master en imagerie médicale. Il est reconnu au niveau international pour ses contributions scientifiques dans le domaine du traitement d’images médicales, avec des publications dans des conférences de renom telles que ISPA 2017, ICESTI 2016 et des revues comme Optik – International Journal for Light and Electron Optics. Il a également été sélectionné comme membre du comité scientifique de conférences prestigieuses sur l’optique et la photonique : OPAL 2018 (Barcelone) et OPAL 2019 (Amsterdam). Ces reconnaissances soulignent la qualité et l’impact de ses travaux de recherche, ainsi que son implication dans la communauté scientifique internationale.

🔬 Research Focus

Mohamed Amine Guerroudji concentre sa recherche sur le traitement d’images médicales, plus précisément sur la détection automatique des micro-calcifications mammaires à partir de clichés mammographiques. Son travail de doctorat portait sur la segmentation d’images pour l’aide au diagnostic précoce du cancer du sein, en utilisant des algorithmes comme les contours actifs (géometric deformable models), les transformations morphologiques (white Top-Hat) et la méthode de seuillage d’Otsu. Il a proposé de nouvelles approches d’amélioration de contraste dans les mammographies, visant à rendre les foyers pathologiques plus visibles pour les praticiens. Ses recherches intègrent des techniques avancées de traitement numérique, associant la programmation MATLAB à l’analyse morphométrique. À travers ses publications, il cherche à améliorer la précision et l’automatisation dans les systèmes d’aide à la décision médicale, tout en explorant l’intersection entre l’électronique, la médecine et l’intelligence artificielle.

✅ Conclusion