Imagerie médicale au LTCI - Equipe TII Importance des modèles Les modèles pour l'interprétation d'images Quelques résultats de segmentation et reconnaissance Modèles à partir d'images Application à la dosimétrie numérique (avec Orange Labs)

1. Mod´elisation de connaissances anatomiques pour
l’analyse et l’interpr´etation d’images m´edicales
Isabelle Bloch
LTCI, CNRS, T´el´ecom ParisTech, Universit´e Paris Saclay
isabelle.bloch@telecom-paristech.fr
2015
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2. Imagerie m´edicale au LTCI - Equipe TII
Repr´esentation de connaissances anatomiques.
Fusion avec des informations individuelles.
Reconnaissance et segmentation `a partir de mod`eles et de
connaissances.
Suivi longitudinal.
Validation et ´evaluation avec des experts m´edicaux.
Mod´elisation 3D r´ealiste du corps humain, maillages et d´eformations.
Applications : cerveau, cœur, vaisseaux sanguins, oncologie,
mammographie, r´etine, biologie...
Laboratoire commun avec Orange Labs (WHIST). ANR (FETUS, Kidpocket, IPHOT, ReVeal), ANSES ACTE,
MINIARA, th`eses en convention CIFRE. Collaborations avec Siemens, Philips, General Electric, Dosisoft, Fovea, Imagine
Eyes, EOS, Orange Labs, Lamsade, ECP, Institut Pasteur, ISEP, U. Columbia, CHU (Cochin - Saint Vincent de Paul,
Bicˆetre, XV-XX, Lariboisi`ere, Robert Debr´e, Necker, Sainte-Anne...).
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3. Importance des mod`eles
Mod`eles pour guider la segmentation, la reconnaissance, l’interpr´etation :
propri´et´es des images et des signaux (g´eom´etrie, statistiques...),
forme et apparence,
mod`eles iconiques (atlas),
organisation spatiale (relations spatiales),
mod`eles symboliques,
impr´ecision et incertitude.
Des images aux mod`eles :
construction de mod`eles anatomiques.
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4. Mod`eles pour l’interpr´etation d’images
D´evolopper des mod`eles math´ematiques pour repr´esenter
les connaissances,
les informations contenues dans les images,
et les fusionner,
conduisant `a des algorithmes op´erationnels pour l’interpr´etation
d’images.
Question du foss´e s´emantique.
Cas pathologiques.
Ad´equation aux besoins applicatifs.
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6. Quelques r´esultats de segmentation et reconnaissance
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7. Mod`eles `a partir d’images
Exemple : mod´elisation r´ealiste du corps humain (WHIST Lab, CHU
Bicˆetre...)
Sch´ema typique :
1 Mod`eles (signal, image, connaissances, domaine...).
2 Segmentation et reconnaissance des structures anatomiques.
3 Construction de mod`eles num´eriques r´ealistes (voxels ´etiquet´es,
maillages).
4 D´eformations (position, ˆage, corpulence).
5 Simulations (ex : dosim´etrie num´erique).
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8. Mod`eles disponibles (pour la recherche) sur
http://femonum.telecom-paristech.fr/
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9. Application `a la dosim´etrie num´erique (avec Orange Labs)
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