Présentation travaux et projet

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1 Présentation travaux et projet
Université de Dijon ITII d’Auxerre - Le2i Présentation travaux et projet Arnaud Boucher 11 avril 2014

2 Fiche personnelle Arnaud Boucher 31 ans Section 27
Doctorat (Janvier 2013) Master (Mention Bien) Contrats de recherche : 24 mois (hors thèse) Expériences en entreprise : 24 mois (alternance) Enseignements : 386h (sur 5 semestres) Publications : 7 (+2 soumises) A. Boucher 1

3 Recherche Analyse d’images Segmentation Recalage Images médicales
Aide au diagnostic … Données quantitatives pour usager non-informaticien Ecouter l’expert pour s’approprier son approche Utiliser des clés de sont processus pour qu’il s’approprie le logiciel Réduction de la masse de travail Nouvelle perception A. Boucher

4 Plan A. Boucher

5 Plan 5 mois en 2007 A. Boucher

6 Segmentation de cellules
Projet ANR – Faculté de médecine de Marseille Segmentation de cellules (Progeria) La forme des cellules détermine la santé Problématique de segmentation Cellules accolées ou se chevauchant ICPR’08 : Segmentation of overlapping/aggregating nuclei cells in biological images, Best studient paper PRL’10 : Segmentation of complex nucleus configurations in biological images A. Boucher

7 Segmentation de cellules
Projet ANR – Faculté de médecine de Marseille Segmentation de cellules (Progeria) marquage immunofluorescent 2 étapes : marquage de certaines substances constituant les cellules, observation de la répartition de ces marqueurs à l’aide d’un éclairage spécifique. Délimitation fond et cellules Segmentation des ensembles connexes A. Boucher

8 Segmentation de cellules
Projet ANR – Faculté de médecine de Marseille Segmentation de cellules (Progeria) A. Boucher

9 Segmentation de cellules
Projet ANR – Faculté de médecine de Marseille Segmentation de cellules (Progeria) A. Boucher

10 Segmentation de cellules
Projet ANR – Faculté de médecine de Marseille Segmentation de cellules (Progeria) A. Boucher

11 Segmentation de cellules
Projet ANR – Faculté de médecine de Marseille Segmentation de cellules (Progeria) A. Boucher

12 Segmentation de cellules
Projet ANR – Faculté de médecine de Marseille Segmentation de cellules (Progeria) Résultats : Cellules isolées Cellules agrégées Cellules se chevauchant Total 263 23 45 331 100% 95,8% 77,6% 95,9% A. Boucher

13 Perception des problématiques
Modélisation des problématiques Visualisation du processus Interface claire A. Boucher

14 Plan A. Boucher

15 Plan 6 mois en 2007 A. Boucher

16 Navigation 3D Projet CNES – Hôpital de Tours
Echographie pour les lieux isolés (déserts médicaux, espaces …) Exploration d’un volume Problématique de reconstruction Fluidité d’utilisation Medecine Nucléaire’13 : Porte-sonde motorisé pour une télé-échographie abdominale en temps différé Revue de vulgarisation : Biofutur, Surveiller à distance les effets de la microgravité Brevet : Navigateur Echographique, Brevet Européen / Canadien Réorganiser et réduire intelligemment la masse d’information Aide du praticien en regroupant les info pertinentes Explicable au praticien > transparence du processus A. Boucher

17 Navigation 3D Projet CNES – Hôpital de Tours
Echographie pour la télémédecine Pr Philippe Arbeille Docteur en Médecine et Physique du solide Chef de Service du département Médecine Nucléaire et Ultrasons Directeur de l’unité de Médecine et Physiologie Spatiale A. Boucher

18 Navigation 3D Projet CNES – Hôpital de Tours
Echographie pour les lieux isolés A. Boucher

19 Navigation 3D Projet CNES – Hôpital de Tours
Echographie pour les lieux isolés A. Boucher

20 Navigation 3D Projet CNES – Hôpital de Tours
Echographie pour les lieux isolés 150 millions de pixels traité en moins de 1 min fluidité > 15 Mpixels 5 images seconde A. Boucher

21 Perception des problématiques
Utilisation des données « nécessaires » Fluidité, Robustesse Discussion avec l’expert A. Boucher

22 Plan A. Boucher

23 Plan Thèse A. Boucher

24 Recalage et Analyse d’images
Aide au diagnostic (CAD) Données Masse importante de documents Dossier patient Buts Limiter la zone de recherche Localiser toutes les anomalies Quantification des anomalies Temps limité ORASIS’09 : Pectoral muscle segmentation on a mammogram ICPR’10 : Visual perception driven registration of mammograms SPIE’13 : A pairwise image analysis with sparse decomposition SPIE’13 : Mammogram CAD, hybrid registration and iconic analysis Notre travail de these releve des 2 premier point A. Boucher

25 Recalage et Analyse d’images
Aide au diagnostic (CAD) Professeur Alain Brémond Cancérologue, chirurgien, Organisateur de campagnes de dépistage Centre Léon-Bérard (Lyon) A. Boucher

26 Recalage et Analyse d’images
Contexte : Les mammographies Examen rayon X Différentes vues Dossier temporel A. Boucher

27 Recalage et Analyse d’images
Approche globale Opacité Anomalie architecturale Calcification Commme on dispose de … nous avons choisi … Détection spécialisé partie de David Ratsimba … Méthodologie globale -> Détection spécialisée Détection d’évolution A. Boucher

28 Recalage et Analyse d’images
Analyse de clichés afin de détecter des anomalies potentielles Recalage robuste Analyse conjointe adaptée Données médicales Analyse conjointe Recalage Aide au diagnostic A. Boucher

29 Image I + Image J recalée
RECALAGE Image I + Image J recalée ANALYSE CONJOINTE Aide au diagnostic A. Boucher

30 Recalage et Analyse d’images
Extraction de primitives anatomiques Contour du sein Mamelon Muscle pectoral Méthode qui utilise la transformé de hough A. Boucher

31 Recalage et Analyse d’images
Elaboration du référentiel Modèle physique du sein [Chung 08] Modèle Orienté A. Boucher

32 Recalage et Analyse d’images
Recalage Orienté Transformation globale Translation + Rotation Transformation locale Déformation linéaire suivant Y Déformation linéaire suivant X Image I Image t(J) t(J) = Rt (J) Image I Image t(J) t = Id A. Boucher

33 Recalage et Analyse d’images
Recalage Orienté Transformation globale Translation + Rotation Transformation locale Déformation linéaire suivant Y Déformation linéaire suivant X Déformation 2D suite de deux déformation d’objets 1D Image I Image t(J) t(J) = lX ( lY ( Rt(J) ) ) A. Boucher

34 Recalage et Analyse d’images
Recalage Orienté Transformation globale Translation + Rotation Transformation locale Déformation linéaire suivant Y Déformation linéaire suivant X Image I Image t(J) t(J) = lX ( lY ( Rt(J) ) ) A. Boucher

35 Recalage et Analyse d’images
Recalage Orienté Transformation globale Translation + Rotation Transformation locale Déformation linéaire suivant Y Déformation linéaire suivant X Image I Image t(J) t(J) = lX ( lY ( Rt(J) ) ) A. Boucher

36 Recalage et Analyse d’images
Evaluation 37 couples de mammographies Entre 3 et 5 points annotés sur chaque couple Temps de calcul : < 4sec sur Pentium Centrino Dual Core 2GHz (codé en C++) Méthode Moyenne Ecart type Min Max Avant recalage 10,8 6,4 3,6 37,5 Translation 6,9 4,0 2,1 20,7 Orienté 6,8 3,1 1,6 13,2 Polaire 3,3 1,4 14,8 Méthode Moyenne Ecart type Min Max Avant recalage 10,8 6,4 3,6 37,5 Translation 6,9 4,0 2,1 20,7 Orienté 6,8 3,1 1,6 13,4 Polaire 3,3 1,4 14,9 A. Boucher

37 Image I + Image J recalée
RECALAGE Image I + Image J recalée ANALYSE CONJOINTE Aide au diagnostic A. Boucher

38 Recalage et Analyse d’images
Analyse conjointe - Recherche d’évolution Utilisation d’un codage du signal Images Système Résultat d’évaluation A. Boucher

39 Distribution des motifs
Recalage et Analyse d’images Comparaison d’un cliché à un ensemble d’apprentissage Comparaison Images Distribution des motifs Carte des différences A. Boucher

40 Distribution des motifs
Recalage et Analyse d’images Comparaison d’un cliché à un ensemble d’apprentissage Comparaison Images Distribution des motifs Carte des différences A. Boucher

41 Recalage et Analyse d’images
Dictionnaire Ensemble d’apprentissage Analyse pour élaboration du dictionnaire Schéma de la méthodologie Analyse de l’ensemble d’apprentissage pour l’élaboration du dictionnaire Evaluation de l’adéquation de l’image à analyser avec le dictionnaire Que met-on en évidence ? Caractérisation des ensembles constituant l’image à analyser Image I, J Analyse à l’aide du dictionnaire A. Boucher

42 Distribution des motifs
Recalage et Analyse d’images Comparaison d’un cliché à un ensemble d’apprentissage Comparaison Portion de mammographies Distribution des motifs Carte des évolutions A. Boucher

43 P2R Recalage et Analyse d’images Protocole d’évaluation Rappel
Image I Image J Rappel Précision Zone contrôlée Position de l’anomalie P2R On a introduit P2R Intégre précision rappel ratio zone éliminé Image J analysée A. Boucher

44 Recalage et Analyse d’images
P2R 𝑃2𝑅 𝛼,𝛽 = 𝛼 2 + 𝛽 (𝑃 . 𝑅 . 𝑅 𝑆 ) 𝛼 𝑃 + 𝛽 𝑅 + 𝑅 𝑆 Protocole d’évaluation F-mesure 𝐹𝑚𝑒𝑠𝑢𝑟𝑒 𝛽 = 𝛽 (𝑃 . 𝑅) ( 𝛽 𝑃)+𝑅 si 𝛽 = 1, P et R ont le même poids, si 𝛽 > 1 le rappel a un poids plus lourd, si 𝛽 < 1, la précision a un poids plus lourd. si 𝛼 = 1 et 𝛽 = 1, P, R et RS ont le même poids, si 𝛼 > 1, le poids de P diminue, si 𝛼 < 1, le poids de P augmente, si 𝛽 > 1, le poids de R diminue, si 𝛽 < 1, le poids de R augmente. A. Boucher

45 Recalage et Analyse d’images
Estimation des paramètres Taille des zones de comparaison Taille des motifs Distance entre motifs Invariance spatiale Ensemble d’apprentissage Zones de comparaison Motifs Estimation des paramètres grâce à la base de validation, résultats à partir de la paramétrisation optimum A. Boucher

46 Recalage et Analyse d’images
Estimation des paramètres Taille des motifs Taille des zones de comparaison Distance entre motifs Invariance spatiale Ensemble d’apprentissage Taille des motifs Taille des atomes/motifs Taille des atomes/motifs P2R Temps de calcul (en sec) A. Boucher

47 Recalage et Analyse d’images
Evaluation 34 couples de mammographies testées (groupe 2) Temps de calcul : 3min sur Pentium Centrino Dual Core 2GHz (codé en C++) Image I Image J Rappel Précision RS P2R Dégénérescence pas de tache 1 tache (1cm) 0,96 0,74 0,99 0,86 1 tache (0,3cm) 1 tache (1,5cm) 0,97 0,81 0,90 Rémission 0,95 0,65 0,83 0,91 Pas d’évolution - A. Boucher

48 Recalage et Analyse d’images
Conclusions Une aide au diagnostic Recalage Modèles de déformation complexe Décomposition d’une déformation 2D en déformations 1D Analyse conjointe Intégration d’une information contextuelle Recherche de tout type d’évolution par la rareté A. Boucher

49 Perception des problématiques
Eviter les comportements « boite noire » Favoriser les démarches explicables et justifiables Ne pas se substituer à l’expert A. Boucher

50 Plan A. Boucher

51 Plan 4 mois en 2013 A. Boucher

52 Segmentation d’un orateur
Présentation en ligne Orateur à distance Internet Salle de réunion A. Boucher

53 Problématique Segmentation de l’orateur
A. Boucher Segmentation d’un orateur (Cam RGB-3D)

54 Segmentation d’un orateur
Caméra RGB-3D ASUS Xtion Pro Live Images RGB Image 3D Segmentation ASUS A. Boucher

55 Segmentation d’un orateur
Exemple après segmentation Alcatel A. Boucher

56 Méthodes élaborées Rapide et robuste Morphologie mathématique
Segmentation ASUS Morphologie Seuillage Flou gauss r=7 a=6 Prendre éroder léger (cross r=1, rect r=1) Deux Ouverture orateur (cross r=2, rect r=2) A. Boucher Segmentation d’un orateur (Cam RGB-3D)

57 Méthodes élaborées Raffinement Distance de Chanfrein couleur
Après morphologie Erodé Carte de distance A. Boucher Segmentation d’un orateur (Cam RGB-3D)

58 Méthodes élaborées Raffinement Distance de Chanfrein couleur
Après morphologie Erodé Carte de distance A. Boucher Segmentation d’un orateur (Cam RGB-3D)

59 Segmentation d’un orateur
Méthode élaborée Morphologie Classification locale Après morphologie Après classification locale A. Boucher

60 Méthodes élaborées Raffinement
Classification locale + Notion d’incertitude Retour local à la morphologie A. Boucher Segmentation d’un orateur (Cam RGB-3D)

61 Segmentation d’un orateur
Exemple après Classification locale adaptative A. Boucher

62 Perception des problématiques
Modélisation des composantes Simplicité pour rapidité et robustesse Adapter à la perception humaine A. Boucher

63 Plan A. Boucher

64 Plan 6 mois en 2014 A. Boucher

65 Reconnaissance d’un scripteur
Projet Montaigne – ANR Monloe CNRS IRHT Descripteurs Comparaison d’écriture Diffusion du savoir A. Boucher

66 Reconnaissance d’un scripteur
Projet Montaigne – ANR Monloe CNRS IRHT Descripteurs Comparaison d’écriture Diffusion du savoir Vecteur descripteur Comparaison Ecritures proches A. Boucher

67 Perception des problématiques
Nouvelle modélisation Traitement de la base de données Aide aux littéraires A. Boucher

68 Vision de l’analyse d’image
Représentation de l’information Formalisation des concepts Résultat utilisable Interface Temps de calcul Résultat Rayonnement et diffusion Séminaire Articles A. Boucher

69 Projet d’intégration Grand intérêt et expérience de l’Image Médicale
Détection et description des composantes Travaux sur la thématique IMAC A. Boucher

70 Projet d’intégration Travaux sur le muscle cardiaque
Elasticité de l’aorte Mesure du ventricule gauche Epaisseur du myocarde Volume du ventricule gauche A. Boucher

71 Projet d’intégration Segmentation de tissus / Modélisation contours et formes Contours actifs Croissance de régions Classification locale Recalage multi-modales Fusion anatomie / fonctionnelle Utilisation de toutes informations capturables Modélisation 3D Travail avec les praticiens Compréhension de leurs besoins Respect de leurs expertises A. Boucher

72 Arnaud Boucher arnaud_boucher@msn.com