Contexte du stage
Ce stage concerne l'analyse haut niveau d'images médicales, par l'utilisation d'approches issues de la vision par ordinateur.
Méthodologie
Dans le domaine de l’anthropologie, les approches classiques de caractérisation de formes [1] sont basées sur l'étude des positions relatives de marqueurs prédéterminés. Ici, nous ne chercherons pas à placer précisément des marqueurs prédéfinis, mais chercherons à recaler grossièrement des volumes d'images sur des volumes de référence, en utilisant les descripteurs SURF[2]. Une première application sera la localisation des organes présents dans les images.
La suite du travail consistera à améliorer la précision du recalage pour rendre possible une caractérisation efficace des organes et structures. Un des résultats possible est la détection du sexe du patient.
Mise en œuvre
Une première plateforme basée sur une interface web http://www.creatis.insa-lyon.fr/site/desk [3] est déjà utilisable, et Les briques de bases issues de [2] sont déjà disponibles.
Compétences requises
Le candidat aura des connaissances en traitement des images et du signal. Les langages de programmation sont le C++ (obligatoire) et Javascript (facultatif pour l'étudiant)
Période : 6 mois en 2013-2014
Contacts
Sébastien Valette sebastien.valette@creatis.insa-lyon.fr
Laurent Fanton laurent.fanton@chu-lyon.fr
Références
[1] Vance, V.L., Steyn, M., Geometric morphometric assessment of sexually dimorphic characteristics of the distal humerus. HOMO - J. Comp. Hum. Biol. (2013),
[2] Herbert Bay, Andreas Ess, Tinne Tuytelaars, Luc Van Gool, "SURF: Speeded Up Robust Features", Computer Vision and Image Understanding (CVIU), Vol. 110, No. 3, pp. 346--359, 2008
[3] H. Jacinto, R. Kéchichan, M. Desvignes, R. Prost, and S. Valette, "A Web Interface for 3D Visualization and Interactive Segmentation of Medical Images", 17th International Conference on 3D Web Technology (Web 3D 2012), Los-Angeles, USA, pp. 51-58, 2012