IMAGeS team: IMages, leArning, Geometry and Statistics

Difference between revisions of "TIBM: Change detection and prediction"

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La détection automatique de changements est un outil aux potentialités importantes pour le suivi de pathologies évolutives.
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Automatic change detection is a tool with great potential to monitor evolving pathologies.
Il s’agit d’identifier des modifications au cours du temps entre deux examens d’un même sujet.
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The aim is is to identify changes over time between two examinations of a given subject.
Les enjeux des outils développés sont à la fois une meilleure prise en charge du patient (médecine personnalisée), que ce soit pour le diagnostic, le pronostic ou l’évaluation d’une réponse thérapeutique.  
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This may allow a better care of the patient (personalized medicine), either for diagnosis, prognosis or evaluation of therapeutic response.
  
Ainsi, des méthodes originales ont été développées pour le suivi longitudinal en IRM de diffusion (IRMd) :
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Thus, novel methods have been developed to analyze longitudinal diffusion MRI sequences:
* en utilisant des tests statistiques adaptés à différentes représentations de la diffusion [https://icube-publis.unistra.fr/2-BNHR12 2-BNHR12]
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* Using statistical tests adapted to different representations of the diffusion process [https://icube-publis.unistra.fr/2-BNHR12 2-BNHR12]
* en prenant en compte la nature définie positive des tenseurs de diffusion [https://icube-publis.unistra.fr/2-GNHB12 2-GNHB12]  
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* Taking into account the positive definite property of diffusion tensor [https://icube-publis.unistra.fr/2-GNHB12 2-GNHB12]
* ou la géométrie des faisceaux de la substance blanche [https://icube-publis.unistra.fr/2-GNBH13 2-GNBH13].  
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* or the geometry of the white matter fiber bundles [https://icube-publis.unistra.fr/2-GNBH13 2-GNBH13].
  
Par ailleurs, des travaux ont porté sur la modélisation temporelle de la maturation cérébrale [https://icube-publis.unistra.fr/5-PRSS12 5-PRSS12] et de la gyrification [https://icube-publis.unistra.fr/2-PRSK16 2-PRSK16] dans le cadre du projet [[ERC_FBrain | ERC FBrain]].  
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In addition, work has focused on the temporal modeling of brain maturation [https://icube-publis.unistra.fr/5-PRSS12 5-PRSS12] and gyrification [https: //icube-publis.unistra.fr/2-PRSK16 2-PRSK16] in the project [[ERC_FBrain | ERC FBrain]].
 
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* C. Heimburger, [[Céline Heimburger|Evaluation précoce de la croissance tumorale des résidus post-chirurgicaux des glioblastomes par IRM-ITD.]], en cours
 
* C. Heimburger, [[Céline Heimburger|Evaluation précoce de la croissance tumorale des résidus post-chirurgicaux des glioblastomes par IRM-ITD.]], en cours

Revision as of 16:33, 7 October 2016


Automatic change detection is a tool with great potential to monitor evolving pathologies. The aim is is to identify changes over time between two examinations of a given subject. This may allow a better care of the patient (personalized medicine), either for diagnosis, prognosis or evaluation of therapeutic response.

Thus, novel methods have been developed to analyze longitudinal diffusion MRI sequences:

  • Using statistical tests adapted to different representations of the diffusion process 2-BNHR12
  • Taking into account the positive definite property of diffusion tensor 2-GNHB12
  • or the geometry of the white matter fiber bundles 2-GNBH13.

In addition, work has focused on the temporal modeling of brain maturation 5-PRSS12 and gyrification [https: //icube-publis.unistra.fr/2-PRSK16 2-PRSK16] in the project ERC FBrain.

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PhD thesis


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