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8 décembre 2017

Fusion basée sur Dempster-Shafer et méthodes bayésiennes en application à la segmentation d'images médicales


Catégorie : Stagiaire


Stage Master II. Domaines d'études: Mathématiques appliquées (et/ou) Traitement du signal et des images.

 

Contexte et objectifs du stage

L’équipe Quantif (Quantification en Imagerie Fonctionnelle) est focalisée sur les techniques relatives à l'imagerie médicale. Cette équipe est insérée dans le laboratoire LITIS (Laboratoire d'Informatique, de Traitement de l'Information et des Systèmes) de l'université de Rouen. Quantif est une équipe multidisciplinaire incluant aussi bien des spécialistes en traitement du signal et des images, des informaticiens, des médecins oncologues et des physiciens radiologues. Durant le stage proposé, l'étudiant sera amené à améliorer la détection de volumes tumoraux à partir des images multi-tracer grâce à une segmentation obtenue après fusion d'information de différentes sources. La fusion d'information permet d'améliorer considérablement la segmentation des images en prenant davantage en compte les redondances d'information ainsi que leur complémentarité. Les images TEP (Tomographie à Emission de Positrons) seront étudiées. Elles utilisent deux radiotraceurs considérés : le FDG qui caractérise la glycémie et le FMISO qui caractérise l'hypoxie. L'intérêt principal de la segmentation automatique des tumeurs est d'assister le spécialiste dans sa décision. Les méthodes utilisées dans ce stage seront de nature statistique. Un modèle multivarié sera proposé afin de représenter les modalités observées. Ce stage s'appuiera sur les travaux déjà réalisés au sein de l’équipe Quantif en fusion d'images médicales et pourra se prolonger en une thèse de doctorat.

Compétences requises

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