I&M : Images et Modèles
Site Web de l’équipe (Team’s website)
Mots clés
Analyse d’image, imagerie médicale, vision, télésurveillance, photogrammétrie, classification, apprentissage, reconnaissance des formes, aide à la décision, optimisation, simulation
Responsables
Jean-luc DAMOISEAUX, Severine DUBUISSON
Membres
Enseignant/Chercheur
marc-emmanuel.bellemare@lis-lab.fr
04 12 23 12 62
Saint-Jérôme, POLYTECH GII, bureau 222
Enseignant/Chercheur
jean-marc.boi@lis-lab.fr
04 91 82 85 36
Luminy, AMU TPR2 ET GRAND HALL, bureau 409
Enseignant/Chercheur
jean-luc.damoiseaux@lis-lab.fr
Luminy, AMU TPR2 ET GRAND HALL, bureau 429
Enseignant/Chercheur
severine.dubuisson@lis-lab.fr
04 91 05 60 08
Saint-Jérôme, POLYTECH GII
Enseignant/Chercheur
rabah.iguernaissi@lis-lab.fr
Luminy, AMU TPR2 ET GRAND HALL, bureau 429
Enseignant/Chercheur
djamal.merad@lis-lab.fr
04 91 17 79 14
Luminy, AMU TPR2 ET GRAND HALL, bureau 409
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
Objectif scientifique
L’équipe Images & Modèles du LIS 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.