De Équipe IMAGeS : Images, Modélisation, Apprentissage, Géométrie et Statistique
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Cet axe rassemble toutes les contributions qui ont pour objectifs l'extraction automatique d'information contenu dans les 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
- A. Dufour, Segmentation et modélisation des structures vasculaires cérébrales en imagerie médicale 3D, octobre 2013
- B. Caldairou, Contribution à la segmentation des structures cérébrales en IRM foetale, juin 2012
- B. Bouraoui, Segmentation automatique de l'arbre coronarien à partir d'images angiographiques 3D+t de scanner, octobre 2009
- S. Bricq, Segmentation d'images IRM anatomiques multimodales et détection de lésions de sclérose en plaques, novembre 2008
- J. Lamy, Calcul du chemin central du côlon pour une analyse locale des pathologies, novembre 2005
- N. Passat, Contribution à la segmentation des réseaux vasculaires cérébraux obtenus en IRM. Intégration de connaissance anatomique pour le guidage d'outils de morphologie mathématique, septembre 2005
- B. Naegel, Segmentation des organes de l'abdomen par des critères topologiques et morphologiques, octobre 2004
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