Université de Dijon Arnaud Boucher ITII dAuxerre - Le2i Présentation travaux et projet 11 avril...

Université de Dijon

Arnaud Boucher

ITII d’Auxerre - Le2iPrésentation travaux et projet

11 avril 2014

Fiche personnelle

A. Boucher 1

Arnaud Boucher31 ansSection 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)

Recherche

Analyse d’images • Segmentation• Recalage• Images médicales• Aide au diagnostic• …

Données quantitatives pour usager non-informaticien

A. Boucher 12

Plan

A. Boucher

Plan

A. Boucher

Segmentation de cellules

Projet ANR – Faculté de médecine de MarseilleSegmentation 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 paperPRL’10 : Segmentation of complex nucleus configurations in biological images

A. Boucher 13

Segmentation de cellules

Projet ANR – Faculté de médecine de Marseille Segmentation de cellules (Progeria)

A. Boucher 14

Segmentation de cellules

Projet ANR – Faculté de médecine de MarseilleSegmentation de cellules (Progeria)

A. Boucher 15

Segmentation de cellules

Projet ANR – Faculté de médecine de MarseilleSegmentation de cellules (Progeria)

A. Boucher 16

Segmentation de cellules

Projet ANR – Faculté de médecine de Marseille Segmentation de cellules (Progeria)

A. Boucher 16

Segmentation de cellules

Projet ANR – Faculté de médecine de MarseilleSegmentation de cellules (Progeria)

A. Boucher 17

Segmentation de cellules

Projet ANR – Faculté de médecine de MarseilleSegmentation de cellules (Progeria)

Résultats :

A. Boucher 18

Cellules isolées Cellules agrégées

Cellules se chevauchant

Total

263 23 45 331

100% 95,8% 77,6% 95,9%

o Modélisation des problématiques

o Visualisation du processus

o Interface claire

Perception des problématiques

A. Boucher 19

Plan

A. Boucher

Plan

A. Boucher

Navigation 3D

Projet CNES – Hôpital de ToursEchographie 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 différéRevue de vulgarisation : Biofutur, Surveiller à distance les effets de la microgravitéBrevet : Navigateur Echographique, Brevet Européen / Canadien

A. Boucher 20

Navigation 3D

Projet CNES – Hôpital de ToursEchographie pour la télémédecine

o 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 21

Navigation 3D

Projet CNES – Hôpital de ToursEchographie pour les lieux isolés

A. Boucher 22

Navigation 3D

Projet CNES – Hôpital de ToursEchographie pour les lieux isolés

A. Boucher 23

Navigation 3D

Projet CNES – Hôpital de ToursEchographie pour les lieux isolés

A. Boucher 24

o Utilisation des données « nécessaires »

o Fluidité, Robustesse

o Discussion avec l’expert

Perception des problématiques

A. Boucher 25

Plan

A. Boucher

Plan

A. Boucher

Recalage et Analyse d’images

A. Boucher 26

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 mammogramICPR’10 : Visual perception driven registration of mammogramsSPIE’13 : A pairwise image analysis with sparse decompositionSPIE’13 : Mammogram CAD, hybrid registration and iconic analysis

Recalage et Analyse d’images

A. Boucher 27

Aide au diagnostic (CAD)

o Professeur Alain Brémond

• Cancérologue, chirurgien, • Organisateur de campagnes de dépistage

Centre Léon-Bérard (Lyon)

Contexte : Les mammographies

• Examen rayon X• Différentes vues• Dossier temporel

Recalage et Analyse d’images

A. Boucher 28

Approche globale

Opacité Anomalie architecturale Calcification

Détection spécialisée

Détection d’évolution

Recalage et Analyse d’images

A. Boucher 13

Données médicales Analyse conjointe Recalage Aide au

diagnostic

Analyse de clichés afin de détecter des anomalies potentielles

• Recalage robuste

• Analyse conjointe adaptée

Recalage et Analyse d’images

A. Boucher 29

Image I + Image J recalée

Image JImage I

RECALAGE

ANALYSE CONJOINTE

Aide au diagnostic

A. Boucher

Extraction de primitives anatomiques

• Contour du sein

• Mamelon

• Muscle pectoral

Recalage et Analyse d’images

A. Boucher 30

Modèle Orienté

Elaboration du référentiel

Modèle physique du sein[Chung 08]

Recalage et Analyse d’images

A. Boucher 31

Recalage Orienté

Transformation globale Translation + Rotation

Transformation locale Déformation linéaire suivant Y Déformation linéaire suivant X

Image I Image t(J)

t = Id

Image I Image t(J)

t(J) = Rt (J)

Recalage et Analyse d’images

A. Boucher 32

Image I Image t(J)

t(J) = lX ( lY ( Rt(J) ) )

Recalage et Analyse d’images

A. Boucher 32

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) ) )

Recalage et Analyse d’images

A. Boucher 32

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) ) )

Recalage et Analyse d’images

A. Boucher 32

Recalage Orienté

Transformation globale Translation + Rotation

Transformation locale Déformation linéaire suivant Y Déformation linéaire suivant X

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 6,8 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 6,8 3,3 1,4 14,9

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++)

Recalage et Analyse d’images

A. Boucher 33

Image I + Image J recalée

Image JImage I

RECALAGE

ANALYSE CONJOINTE

Aide au diagnostic

A. Boucher

Images Système Résultatd’évaluation

Analyse conjointe - Recherche d’évolution

Recalage et Analyse d’images

A. Boucher 34

Comparaison d’un cliché à un ensemble d’apprentissage

Comparaison

Images Distribution des motifs

Carte desdifférences

Recalage et Analyse d’images

A. Boucher 35

Comparaison d’un cliché à un ensemble d’apprentissage

Comparaison

Images Distribution des motifs

Carte desdifférences

Recalage et Analyse d’images

A. Boucher 35

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

Dictionnaire

Ensemble d’apprentissage

Analyse pour élaboration du

dictionnaire

Recalage et Analyse d’images

A. Boucher 36

Comparaison

Comparaison d’un cliché à un ensemble d’apprentissage

Portion demammographies

Distribution des motifs

Carte desévolutions

Recalage et Analyse d’images

A. Boucher 37

Protocole d’évaluation

Image I Image J

Image Janalysée

Rappel

Précision

Zone contrôlée

Position de l’anomalie

Recalage et Analyse d’images

A. Boucher 27

P2R

P2R

Protocole d’évaluation

F-mesure

Recalage et Analyse d’images

A. Boucher 28

Estimation des paramètres

• Taille des zones de comparaison• Taille des motifs• Distance entre motifs• Invariance spatiale• Ensemble d’apprentissage

Zones de comparaison Motifs

Recalage et Analyse d’images

A. Boucher 29

7 11 15 19 23 270.5

0.6

0.7

0.8

0.9

1.0

7 11 15 19 23 270

100

200

300

400

500

600

Taille des atomes/motifs Taille des atomes/motifs

P2R Temps de calcul (en sec)

Taille des motifs

Recalage et Analyse d’imagesEstimation des paramètres• Taille des motifs• Taille des zones de comparaison• Distance entre motifs• Invariance spatiale• Ensemble d’apprentissage

A. Boucher 38

 Image I Image J Rappel Précision RS P2R

Dégénérescencepas 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 0,99 0,90

Rémission1 tache (1cm) pas de tache 0,95 0,65 0,99 0,81

1 tache (1,5cm) 1 tache (0,3cm) 0,97 0,83 0,99 0,91

Pas d’évolutionpas de tache pas de tache - - 0,99 -

1 tache (1cm) 1 tache (1cm) - - 0,99 -

Evaluation

34 couples de mammographies testées (groupe 2)Temps de calcul : 3min sur Pentium Centrino Dual Core 2GHz (codé en C++)

Recalage et Analyse d’images

A. Boucher 39

Conclusions

o Une aide au diagnostic

o Recalage• Modèles de déformation complexe• Décomposition d’une déformation 2D en déformations 1D

o Analyse conjointe• Intégration d’une information contextuelle• Recherche de tout type d’évolution par la rareté

Recalage et Analyse d’images

A. Boucher 40

o Eviter les comportements « boite noire »

o Favoriser les démarches explicables et justifiables

o Ne pas se substituer à l’expert

Perception des problématiques

A. Boucher 41

Plan

A. Boucher

Plan

A. Boucher

Segmentation d’un orateur

A. Boucher 42

Présentation en ligne

Orateur à distance Internet Salle de réunion

Problématique

A. Boucher Segmentation d’un orateur (Cam RGB-3D) 3

Segmentation de l’orateur

A. Boucher 43

Caméra RGB-3D ASUS Xtion Pro Live

Images RGB

Image 3D Segmentation ASUS

Segmentation d’un orateur

Exemple après segmentation Alcatel

A. Boucher 44

Segmentation d’un orateur

Méthodes élaborées

A. Boucher Segmentation d’un orateur (Cam RGB-3D) 14

Rapide et robuste- Morphologie mathématique

Segmentation ASUS Morphologie Seuillage

A. Boucher Segmentation d’un orateur (Cam RGB-3D) 18

Raffinement- Distance de Chanfrein couleur

Après morphologie Erodé Carte de distance

Méthodes élaborées

A. Boucher Segmentation d’un orateur (Cam RGB-3D) 18

Raffinement- Distance de Chanfrein couleur

Après morphologie Erodé Carte de distance

Méthodes élaborées

Méthode élaborée

• Morphologie• Classification locale

Après morphologie Après classification locale

Segmentation d’un orateur

A. Boucher 45

A. Boucher Segmentation d’un orateur (Cam RGB-3D) 24

Raffinement- Classification locale + Notion d’incertitude

Méthodes élaborées

Retour local à la morphologie

Exemple après Classification locale adaptative

A. Boucher 46

Segmentation d’un orateur

o Modélisation des composantes

o Simplicité pour rapidité et robustesse

o Adapter à la perception humaine

Perception des problématiques

A. Boucher 47

Plan

A. Boucher

Plan

A. Boucher

Reconnaissance d’un scripteur

A. Boucher 48

Projet Montaigne – ANR MonloeCNRS IRHT

• Descripteurs

• Comparaison d’écriture

• Diffusion du savoir

Reconnaissance d’un scripteur

Projet Montaigne – ANR MonloeCNRS IRHT

• Descripteurs

• Comparaison d’écriture

• Diffusion du savoir

Vecteur descripteur

Comparaison

Ecritures proches

A. Boucher 49

o Nouvelle modélisation

o Traitement de la base de données

o Aide aux littéraires

Perception des problématiques

A. Boucher 50

Vision de l’analyse d’image

o Représentation de l’information

o Formalisation des concepts

o Résultat utilisable• Interface• Temps de calcul• Résultat

o Rayonnement et diffusion• Séminaire• Articles

A. Boucher 51

Projet d’intégration

A. Boucher 52

o Grand intérêt et expérience de l’Image MédicaleDétection et description des composantes

Travaux sur la thématique IMAC

Projet d’intégration

A. Boucher 53

o Travaux sur le muscle cardiaqueElasticité de l’aorte

Mesure du ventricule gauche Epaisseur du myocarde Volume du ventricule gauche

Projet d’intégration

A. Boucher 54

o Segmentation de tissus / Modélisation contours et formes• Contours actifs• Croissance de régions• Classification locale

o Recalage multi-modales• Fusion anatomie / fonctionnelle• Utilisation de toutes informations capturables

o Modélisation 3D

o Travail avec les praticiens• Compréhension de leurs besoins• Respect de leurs expertises

Arnaud Boucher

arnaud_boucher@msn.com