Proposition de thèse : Extraction par analyse topologique sur les G-cartes de caractéristiques pour les systèmes d’apprentissage supervisé appliqués à l’arbre vasculaire cérébral


L’ED SISMI propose le sujet de thèse suivant :

Intitulé du sujet : Extraction par analyse topologique sur les G-cartes de caractéristiques pour les systèmes d’apprentissage supervisé appliqués à l’arbre vasculaire cérébral

Ce projet serait sous la direction de Pascal Lienhardt de XLIM à l’Université de Poitiers

Co-directeurs renseignés : Hakim Ferrier-Belhaouari /

Les financements sont : co-financement région/laboratoire commun I3M

Le début de la thèse est prévu pour : 10/2021

Mots clés du sujet : analyse topologique, g-carte, système d’apprentissage supervisé, imagerie médicale, visualisation scientifique

Présentation du sujet : En France, on compte autour de 140 000 accidents vasculaires cérébraux (AVC) par an. L’AVC est souvent lié à un infarctus cérébral ou accident ischémique cérébral ou à la rupture d’un vaisseau sanguin. Lorsqu’un patient est suspecté d’un AVC, il subit plusieurs séquences d’imagerie médicale. Ensuite, le médecin confirme la présence d’un thrombus dans l’arbre, prépare aussi l’acte chirurgical. L’outil informatique via des mécaniques d’apprentissage supervisées pourraient aider grandement au diagnostic et au parcours du patient dans le cadre de sa vie postopératoire en analysant les antécédents médicaux et les données environnementales de ce dernier.

Objectifs : Cette thèse souhaite aider le diagnostic des médecins dans la recherche d’un thrombus pour les médecins du CHU de Poitiers. Les mécaniques d’apprentissage supervisées sont très utilisées pour proposer de manière automatique un diagnostic à partir des antécédents médicaux et de données environnementales du patient. Nous voulons améliorer cette détection automatique en proposant des caractéristiques innovantes en exploitant la structure 3D de l’arbre cérébral. Une interaction forte avec le CHU Poitiers est envisagée pour adapter des modes d’affichages spécifiques dans le cadre de la visualisation en réalité virtuelle d’un arbre vasculaire cérébral.

Description du sujet : Il s’agit donc d’étudier à partir d’une reconstruction 3D de l’arbre cérébral, différentes analyses topologiques sur une structure de type carte généralisée, pour identifier des caractéristiques significatives avec le système d’apprentissage supervisés. Les caractéristiques envisagées sont d’ordre géométrique comme la courbure ou la section d’un vaisseau sanguin, et d’ordre topologique comme la résolution des problèmes de connexités via les graphes de Reeb, l’exploitation des diagrammes de persistance ou les approches à base de squelettes.
Ce travail inclut la réalisation d’une visualisation scientifique au moyen de la réalité virtuelle pour illustrer les résultats aux médecins en particulier la localisation des thrombus et la détection de zones dangereuses.

Compétences acquises à l’issue de la thèse : * Compétences scientifiques sur les structures topologiques et sur l’analyse topologique de modèles géométriques 2D/3D.
* Manipulation d’images médicales et compréhension de processus de reconstruction topologique 3D.
* Rédaction d’articles scientifiques de niveau international
* Développement d’applications performantes pour la lutte contre les AVCs
* Application à la visualisation de donnée en réalité virtuelle.

Présentation de l’équipe d’accueil : L’axe ASALI est une structure de recherche dédiée à la synthèse et à l’analyse d’images, sur deux sites géographiques (Limoges et Poitiers). Les défis scientifiques sont la conception d’objets complexes structurés en dimension arbitraire, la modélisation et le traitement des informations couleurs et spectrales des images et des vidéos, la synthèse d’image réaliste à base de modèles procéduraux qu’ils soient statistiques ou physiques.

Au cœur des activités de recherche de l’équipe Informatique Graphique (IG) se trouve la structure des objets complexes. Cela se décline dans les trois thèmes suivants :
Modélisation et animation d’objets géométriques
Géométrie discrète
Simulation d’éclairage

Compétences souhaitées pour les candidats : * Etre titulaire d’un master en Informatique
* Développement C++ 11 (ou plus).
* Algorithmique 3D.
* Compréhension des systèmes d’apprentissages supervisées

Pour plus d’informations et pour candidater, merci de contacter :

Date de dépôt : 01/21/2021 à 14 h 30 min




ED SISMI