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

Pierre DRAP
Membres permanents

BELLEMARE Marc-EmmanuelMaitre de Conférences
Courriel : marc-emmanuel.bellemare@lis-lab.fr
Telephone : 0491056024
BOI Jean-MarcMaitre de Conférences
Courriel : jean-marc.boi@lis-lab.fr
Telephone : 0491828536
BULOT RémyProfesseur des Universités
Courriel : remy.bulot@lis-lab.fr
Telephone : 0491056038
DAMOISEAUX Jean-lucMaitre de Conférences
Courriel : jean-luc.damoiseaux@lis-lab.fr
DRAP PierreChargé de recherche
Courriel : pierre.drap@lis-lab.fr
Telephone : 0491828520
DUBUISSON SéverineMaitre de Conférences
Courriel : severine.dubuisson@lis-lab.fr
MERAD DjamalMaitre de Conférences
Courriel : djamal.merad@lis-lab.fr
Telephone : 0491177914
MOUDAFI AbdellatifProfesseur des Universités
Courriel : abdellatif.moudafi@lis-lab.fr

 

Doctorants

ABELE RaphaëlDoctorant
Courriel : raphael.abele@lis-lab.fr
IGUERNAISSI RabahATER doctorant
Courriel : rabah.iguernaissi@lis-lab.fr
OGIER AugustinDoctorant
Courriel : augustin.ogier@lis-lab.fr
PRON AlexandreDoctorant
Courriel : alexandre.pron@lis-lab.fr
TRIGUI RaniaATER
Courriel : rania.trigui@lis-lab.fr

 

Autres membres

BEN-ELLEFI MohammedPost-Doctorant
Courriel : mohammed.ben-ellefi@lis-lab.fr
NAWAF MohamadPost-Doctorant
Courriel : mohamad-motasem.nawaf@lis-lab.fr
NOCERINO EricaPost-Doctorant
Courriel : erica.nocerino@lis-lab.fr
PASQUET JérômeIng. Contrat.
Courriel : jerome.pasquet@lis-lab.fr
ROYER Jean-PhilipPost-Doctorant
Courriel : jean-philip.royer@lis-lab.fr
SACCONE MauroPost-Doctorant
Courriel : mauro.saccone@lis-lab.fr
VADAKKE CHANAT SayoobPost-Doctorant
Courriel : sayoob.vadakke-chanat@lis-lab.fr

 

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.

 

L’imagerie cérebrale pour les neurosciences.

Le groupe MeCA Methods and Computational Anatomy : http://www.meca-brain.org

MeCA est un groupe de recherche interdisciplinaire créé par l’Institut de Neurosciences de La Timoneet le Laboratoire des Sciences de l’Information et des Systèmes, associant leurs compétences en neurosciences fondamentales et cliniques et en traitement de données afin de mieux comprendre l’organisation et le fonctionnement du cerveau normal et pathologique. Plus précisément l’objet d’intérêt est essentiellement le cortex cérébral et l’instrument d’observation est l’imagerie par résonance magnétique. Le Groupe de recherche est physiquement installé sur le site de La Timone. Les objectifs de MeCA sont à la fois scientifiques et méthodologiques.

D’un point de vue méthodologique l’objectif est de proposer des méthodes et logiciels associés permettant d’aborder les problèmes concrets que sont la mise en correspondance inter-sujets, problème central en neuroimagerie pour des études de population, et la morphométrie corticale pour la recherche de biomarqueurs associés à des pathologies développementales ou des spécificités fonctionnelles.



D’un point de vue scientifique, les problèmes abordés sont multiples :

  • Modéliser l’organisation et la variabilité du cortex cérébral et valider ces modèles en les intégrant dans un outil méthodologique permettant de répondre à la question de la mise en correspondance inter-sujets.
  • Etudier la corrélation entre la macro-anatomie corticale observable en IRM et l’organisation fonctionnelle, voire architecturale, sous-jacente.
  • Proposer des modèles du développement cortical normal et pathologique, du stade fœtal au jeune adulte, et valider ces modèles sur des données réelles.

 

Publications récentes de l’équipe



7 documents

Article dans une revue

  • Alexandre Fouré, Lauriane Pini, Stanislas Rappacchi, Augustin C. Ogier, Jean-Camille Mattei, et al.. Ultrahigh-Field Multimodal MRI Assessment of Muscle Damage. Journal of Magnetic Resonance Imaging, Wiley-Blackwell, 2018. ⟨hal-02000382⟩
  • Abdellatif Moudafi. A Barycentric Projected-subgradient Algorithm for Equilibrium Problems. Journal of Nonlinear and Variational Analysis, 2017. ⟨hal-01479326⟩
  • Abdellatif Moudafi. From Implicit Convex Feasibility to Convex Minimization. Transactions on Mathematical Programming and Applications, 2016, 5 (2017) (1), pp.60-80. ⟨hal-01479330⟩
  • Abdellatif Moudafi. Critical point concepts: a fixed-point approach. Communications on applied nonlinear analysis, 2016. ⟨hal-01479327⟩

Communication dans un congrès

  • Augustin Ogier, Stanislas Rapacchi, Arnaud Le Troter, Marc-Emmanuel Bellemare. 3D Dynamic MRI for Pelvis Observation - a First Step. 2019 IEEE 16th International Symposium on Biomedical Imaging (ISBI), Apr 2019, Venice, Italy. pp.1801-1804. ⟨hal-02195177⟩
  • Augustin C. Ogier, Linda Heskamp, Alexandre Fouré, Arnaud Le Troter, Arend Heerschap, et al.. Méthode de segmentation dédiée au suivi de l'infiltration en graisse des muscles individuels des patients atteints de maladies neuromusculaires. 16es Journées de la Société Française de Myologie, Nov 2018, Brest, France. ⟨hal-02000469⟩
  • Augustin C. Ogier, Linda Heskamp, Alexandre Fouré, Marc-Emmanuel Bellemare, Arnaud Le Troter, et al.. Semi-automatic segmentation of individual muscles in MR images: A new tool dedicated to the follow-up of patients with neuromuscular disorders. International Society for Magnetic Resonance in Medicine, Jun 2018, Paris, France. ⟨hal-02000334⟩