Bandeau du Laboratoire d'Informatique & Systèmes (LIS)

I&M : Images et Modèles

Mots clés

Analyse d’image, imagerie médicale, vision, télésurveillance, photogrammétrie, classification, apprentissage, reconnaissance des formes, aide à la décision, optimisation, simulation

Responsable

Jean-luc DAMOISEAUX / Severine DUBUISSON

Membres

BELLEMARE Marc-Emmanuel Enseignant/Chercheur
M. BELLEMARE Marc-Emmanuel
Enseignant/Chercheur
marc-emmanuel.bellemare@lis-lab.fr
04 91 05 60 24
Saint-Jérôme, POLYTECH GII, bureau 222
BOÏ Jean-Marc Enseignant/Chercheur
M. BOÏ Jean-Marc
Enseignant/Chercheur
jean-marc.boi@lis-lab.fr
04 91 82 85 36
Luminy, AMU TPR2 ET GRAND HALL, bureau 409
BOUJOU Moncef Doctorant
M. BOUJOU Moncef
Doctorant
moncef.boujou@lis-lab.fr
Luminy, AMU TPR2 ET GRAND HALL, bureau 415
BULOT Remy Enseignant/Chercheur
M. BULOT Remy
Enseignant/Chercheur
remy.bulot@lis-lab.fr
04 91 05 60 38
Saint-Jérôme, POLYTECH GII, bureau P228 aile sud
CHEMISKY Bertrand Doctorant
M. CHEMISKY Bertrand
Doctorant
bertrand.chemisky@lis-lab.fr
Luminy, AMU TPR2 ET GRAND HALL
CHERIF Rim Doctorant
Mme CHERIF Rim
Doctorant
rim.cherif@lis-lab.fr
Luminy, AMU TPR2 ET GRAND HALL, bureau 414
COLLENNE Jules Doctorant
M. COLLENNE Jules
Doctorant
jules.collenne@lis-lab.fr
Luminy, AMU TPR2 ET GRAND HALL, bureau 415
DAMOISEAUX Jean-Luc Enseignant/Chercheur
M. DAMOISEAUX Jean-Luc
Enseignant/Chercheur
jean-luc.damoiseaux@lis-lab.fr
Luminy, AMU TPR2 ET GRAND HALL, bureau 429
DRAP Pierre Chercheur
M. DRAP Pierre
Chercheur
pierre.drap@lis-lab.fr
Luminy, AMU TPR2 ET GRAND HALL, bureau 413
DUBUISSON Severine Enseignant/Chercheur
Mme DUBUISSON Severine
Enseignant/Chercheur
severine.dubuisson@lis-lab.fr
04 91 05 60 08
Saint-Jérôme, POLYTECH GII, bureau P201
FERJANI Salma Doctorant
Mme FERJANI Salma
Doctorant
salma.ferjani@lis-lab.fr
Luminy, AMU TPR2 ET GRAND HALL, bureau 414
FOAHOM GOUABOU ARTHUR Enseignant/Chercheur
M. FOAHOM GOUABOU ARTHUR
Enseignant/Chercheur
Luminy, AMU TPR2 ET GRAND HALL
HOSTIN Marc-adrien Doctorant
M. HOSTIN Marc-adrien
Doctorant
marc-adrien.hostin@lis-lab.fr
Saint-Jérôme, POLYTECH GII, bureau 121
IGUERNAISSI Rabah Enseignant/Chercheur
M. IGUERNAISSI Rabah
Enseignant/Chercheur
rabah.iguernaissi@lis-lab.fr
Luminy, AMU TPR2 ET GRAND HALL, bureau 429
JULIA Adrien Doctorant
M. JULIA Adrien
Doctorant
adrien.julia@lis-lab.fr
Luminy, AMU TPR2 ET GRAND HALL, bureau 415
KAHIA Marwa Doctorant
Mme KAHIA Marwa
Doctorant
marwa.kahia@lis-lab.fr
Luminy, AMU TPR2 ET GRAND HALL, bureau 414
MERAD Djamal Enseignant/Chercheur
M. MERAD Djamal
Enseignant/Chercheur
djamal.merad@lis-lab.fr
04 91 17 79 14
Luminy, AMU TPR2 ET GRAND HALL, bureau 409
MOUDAFI Abdellatif Enseignant/Chercheur
M. MOUDAFI Abdellatif
Enseignant/Chercheur
abdellatif.moudafi@lis-lab.fr
04 91 05 60 48
https://pageperso.lis-lab.fr/abdellatif.moudafi/
Saint-Jérôme, POLYTECH GII, bureau P225
NAWAF motasem Enseignant/Chercheur
M. NAWAF motasem
Enseignant/Chercheur
motasem.nawaf@lis-lab.fr
Luminy, AMU TPR2 ET GRAND HALL
PIRRÓ Nicolas Enseignant/Chercheur
M. PIRRÓ Nicolas
Enseignant/Chercheur
nicolas.pirro@lis-lab.fr
Saint-Jérôme, POLYTECH GII

Objectif scientifique

L’équipe Images & Modèles du LSIS est une équipe d’analyse d’images dont les activités ont pour objectif, à partir de données images, l’extraction de connaissances et l’aide à la décision. Ces activités sont donc tournées vers :

  • l’aide au diagnostic
  • la planification préopératoire
  • l’analyse comportementale
  • la morphométrie
  • les sytèmes d’information

Les champs méthodologiques abordés pour réaliser ces objectifs sont :

  • la vision par ordinateur et les techniques de photogrammétrie.
  • la reconnaissance des formes (pattern recognition), s’appuyant sur l’extraction de descripteurs locaux et globaux et l’utilisation de technique de partitionnement (clustering) et d’apprentissage.
  • l’analyse de formes géométriques 3D, en particulier en termes de description et caractérisation, représentation, métriques et similarités, paramétrisation, et recalage de surfaces.

Enfin, les techniques et outils utilisés peuvent être catégorisées en :

  • techniques bas-niveau telles que le filtrage, la segmentation, le recalage.
  • le traitement de données structurées en graphes : matching de graphes, traitement de données définies sur des maillages.
  • la classification, au sens large.

Activité de recherche

Dans le cadre présenté ci-dessus, chaque activité de recherche est défini autour d’applications pérennes sur lesquelless nous travaillons depuis plusieurs années, et pour lequelles nous prenons en charge toute la chaine de traitement depuis les donneés et leur traitement bas niveau jusqu’à la production de modèles. Ces applications sont :

La photogrammétrie avec annotations

La photogrammétrie avec annotations est principalement appliquée à l’archéologie en milieu non contrôlé, voire hostile (sous-marine, …). L’objectif est de fournir aux scientifiques des méthodes et des outils pratiques pour la reconstruction et l’exploration virtuelle de sites archéologiques. Pour cela, les application développées font appel à des techniques issues de domaines variées comme le recalage d’images, la reconstruction de modèles géométriques 3D, l’intelligence artificielle ou les systèmes d’information.

L’analyse du comportement des consommateurs

Les études marketing menées à l’heure actuelle nécessitent obligatoirement l’acceptation et la participation active du client, induisant inévitablement un biais dans son comportement et ses réactions. Ce projet propose des outils temps réel et non-invasifs, capables de détecter des comportements significatifs d’actes d’achat (trajectoire des clients, suivi du regard, préhension d’objets…), de modéliser et d’analyser des processus décisionnels d’achat dans une grande surface sans interaction avec le consommateur. Les méthodes développées dans le cadre de cette activité mêlent à la fois des techniques de vision par ordinateur (analyse de scènes, suivi multi-caméra, comptage de personnes) et de classification.

Le diagnostic de mélanome en dermatologie

Situés dans le champ applicatif de l’imagerie dermatologique, ces travaux ont pour objectif d’effectuer le diagnostic automatique des mélanomes, à partir de l’analyse de photographies numériques de naevi, prises dans des conditions peu standardisées. Les débouchés cliniques sont importants et ces travaux sont effectués en collaboration avec de nombreux dermatologues. Les méthodes proposées dans le cadre de cette activité rentrent dans le cadre de la classification (apprentissage, clustering supervisé).

La simulation et la modélisation de la dynamique des organes pelviens en imagerie médicale.

Ces travaux ont pour objectif de déterminer des modèles géométriques et physiques réalistes des principaux organes pelviens chez la femme à partir de séquences anatomiques IRM. Mettant en euvre des techniques de modélisation géométrique et d’analyse de formes 3D (métriques dans des espaces de formes et comparaison de formes), les lois de comportements régissant les principaux organes de la région du petit bassin sont estimées.

Les applications cliniques de ces travaux concernent essentiellement les prolapsus pelviens, et débouchent sur l’amélioration de la compréhension de la physiopathologie, avec une contribution au développement d’un simulateur spécifique au patient.

Publications de l’équipe

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