modelisation de connaissances anatomiques pour l'analyse et l'interprétation...

Modelisation de connaissances anatomiques pourl’analyse et l’interpretation d’images medicales

Isabelle Bloch

LTCI, CNRS, Telecom ParisTech, Universite Paris Saclay

isabelle.bloch@telecom-paristech.fr

2015

I. Bloch (LTCI - Telecom ParisTech) Images, modeles 2015 1 / 9

Imagerie medicale au LTCI - Equipe TII

Representation de connaissances anatomiques.

Fusion avec des informations individuelles.

Reconnaissance et segmentation a partir de modeles et deconnaissances.

Suivi longitudinal.

Validation et evaluation avec des experts medicaux.

Modelisation 3D realiste du corps humain, maillages et deformations.

Applications : cerveau, cœur, vaisseaux sanguins, oncologie,mammographie, retine, biologie...

Laboratoire commun avec Orange Labs (WHIST). ANR (FETUS, Kidpocket, IPHOT, ReVeal), ANSES ACTE,

MINIARA, theses 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,

Bicetre, XV-XX, Lariboisiere, Robert Debre, Necker, Sainte-Anne...).

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Importance des modeles

Modeles pour guider la segmentation, la reconnaissance, l’interpretation :

proprietes des images et des signaux (geometrie, statistiques...),

forme et apparence,

modeles iconiques (atlas),

organisation spatiale (relations spatiales),

modeles symboliques,

imprecision et incertitude.

Des images aux modeles :

construction de modeles anatomiques.

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Modeles pour l’interpretation d’images

Devolopper des modeles mathematiques pour representer

les connaissances,les informations contenues dans les images,et les fusionner,

conduisant a des algorithmes operationnels pour l’interpretationd’images.

Question du fosse semantique.

Cas pathologiques.

Adequation aux besoins applicatifs.

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Quelques resultats de segmentation et reconnaissance

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Modeles a partir d’images

Exemple : modelisation realiste du corps humain (WHIST Lab, CHUBicetre...)Schema typique :

1 Modeles (signal, image, connaissances, domaine...).

2 Segmentation et reconnaissance des structures anatomiques.

3 Construction de modeles numeriques realistes (voxels etiquetes,maillages).

4 Deformations (position, age, corpulence).

5 Simulations (ex : dosimetrie numerique).

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Modeles disponibles (pour la recherche) surhttp://femonum.telecom-paristech.fr/

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Application a la dosimetrie numerique (avec Orange Labs)

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