Segmentation et reconnaissance de structures en imagerie médicale – Segmentation and structure recognition in medical imaging
Encadrants : Isabelle Bloch (LIP6), en collaboration aves des médecins
Disponible : OUI
Spécialité : IMA
Nombre d'étudiants : 4
Description : Please contact Isabelle Bloch for a translation if you are interested in medical imaging.
La segmentation et la reconnaissance de structures dans les images sont des étapes clés dans l'aide au diagnostic et à la planification thérapeutique ou chirurgicale. Ces questions se posent dans des domaines variés, et peuvent être résolues soit en utilisant des connaissances sur les structures à segmenter (position, forme...), soit en apprenant leurs caractéristiques (par exemple avec des réseaux de neurones) à partir de bases d'images annotées, si celles-ci sont suffisamment nombreuses. Les approches du premier type peuvent aussi être utilisées comme aide à l'annotation (avec des corrections manuelles éventuelles), pour créer les bases de données nécessaires aux méthodes du 2e type. Lorsque plusieurs modalités d'imagerie sont disponibles, les images doivent souvent être recalées pour faciliter leur segmentation conjointe.
Ce projet peut se subdiviser selon les domaines d'application, et des méthodes adaptées à chaque application seront développées.
Pré-requis : Bases d'analyse d'images, de recalage et de segmentation
Travail demandé : 1. Etude bibliographique.
2. Développement d'une méthode de recalage ou de segmentation adaptée à l'application. Parmi les sujets possibles, plusieurs ont un intérêt médical immédiat et bénéficient de collaborations existantes avec des hôpitaux (le projet peut donc être proposé pour plusieurs personnes, chacune travaillant sur une application spécifique) :
voies biliaires en IRM, en collaboration avec le CHU de Bicêtre ;
structures du cerveau dans des images IRM de prématurés pour l'aide à la décision chirurgicale, en collaboration avec Necker ;
recalage d'images anatomiques et fonctionnelles du pelvis, pour reconnaître les nerfs par rapport aux structures anatomiques environnantes, en collaboration avec Necker ;
détection et reconnaissance de zones suspectes (potentiellement pathologiques) dans des images de colposcopie (col de l'utérus) afin d'aider à la prise de décision sur les biopsies, en collaboration avec la Pitié-Salpétrière.
