IMAGeS team: IMages, leArning, Geometry and Statistics

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Revision as of 15:38, 7 October 2016


Cet axe rassemble toutes les contributions qui ont pour objectifs l'extraction automatique de structures anatomiques ou fonctionnelles contenues dans des images biomédicales.

  • Une approche de segmentation multi-atlas basée sur de la fusion par patch a été proposée pour parcelliser le cortex ainsi que les structures profondes du cerveau 2-RHS11.
  • Dans le cadre de l’ ANR Vivabrain, une méthode basée sur l’utilisation d’arbres de composantes (component-trees) a été mise en œuvre pour la segmentation du réseau vasculaire cérébral 2-DTNT13.
  • Des algorithmes spécifiques et originaux ont par ailleurs été développés dans le cadre du projet ERC FBrain pour la segmentation des tissus cérébraux en IRM fœtale 2-RHS11, 2-CPHS11, 2-PNRK11.
  • Enfin, des approches markoviennes ont été mises en œuvre pour l’identification automatique de lésions de sclérose en plaques dans des séquences d’IRM multimodale 2-BCA14 et temporelle 4-LCA14.
  • Outre l’IRM cérébrale, d’autres contributions, basées sur une représentation en super-voxels de l’image, concernent la segmentation d’image scanner X, notamment afin de délimiter les vertèbres 4-CRMC15 ou estimer le taux de nécrose de tumeurs hépatiques 4-CNRH16, 4-CRNH15.
  • Une méthode de segmentation de données histopathologiques haute résolution reposant sur des descripteurs de texture et une classification supervisée a par ailleurs été proposée 4-ANFF14.
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Thèses


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