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Recalage d'images par apprentissage profond

3 Novembre 2021


Catégorie : Stagiaire


english version can be found here: https://www.creatis.insa-lyon.fr/site7/en/node/47144

Contexte :
Le recalage d’image est un outil permettant d’aligner des images entre elles. C’est souvent une étape préliminaire essentielle pour l’ ́etude de pathologie cérébrale basée sur l’imagerie, permettant de positionner, orienter voire de déformer les cerveaux de différent sujets pour les replacer dans un système de coordonnées commun.
Lorsque la transformation recherchée est affine, les outils actuels de recalage donnent des résultats souvent satisfaisant mais échouent notamment lorsque:
•l’initialisation est mauvaise
•il y a de forts artefacts d’imagerie
•une pathologie implique un changement important de l’apparence du cerveau
•seule une partie du cerveau est présente dans l’image (image rognée)

Les outils classique de recalage sont souvent basée sur des approches itérative d’optimisation mathématique de mais de plus en plus de méthodes actuelles se basent sur des approches par pprentissage profond [Boveiri].

Sujet :

L’objectif du stage est de mettre en place et d’entraı̂ner un réseau de neurones permettant faire le recalage linéaire d’une image de cerveau sur un espace de référence standard. L’objectif principale sera que l’estimation soit la plus robuste possible mais aussi que le réseau soit léger. On pourra par exemple s’intéresser à une bonne façon de paramétrer la transformation mais aussi à aux couches équivariantes dans un réseau de neurones [Finzi], au réseau à capsules [Sabour, Lensen, Gu]. Le réseau de recalage linéaire sera intégré au pipeline de pré-traitement du cerveau de l’équipe MYRIAD de CREATIS.
Données: plusieurs jeux de données d’imagerie cérébrales publiques impliquant différentes pathologies, protocoles d’acquisition et modalités sont déjà utilisés dans l’équipe et seront utilisés pour le stage. Une solide procédure d’augmentation de données permettra d’améliorer encore la robustesse de notre méthode.

Le stage se déroulera au laboratoire CREATIS à Lyon sur le campus de la Doua.

Candidature :
Le candidat recruté devra avoir une formation dans un des domaines suivants et de bonnes connaissances dans les deux autres:
• Machine learning (deep learning)
• Traitement d’images
• Mathématiques appliquées
Il devra aussi avoir de solides compétences en développement logiciel et être en mesure d’implémenter les méthodes proposées.


Les documents à joindre à la candidature sont :
• curriculum vitae
• lettre de motivation
• résultats académiques récents

Contact :

michael.sdika@creatis.insa-lyon.fr