Sunday, 24 September 2017

MFE 2013-2014

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Contents

Comparaison de critères de sélection de variables quantitatives dans les algorithmes d'arbre de décision/classification. (libre)

Description :
Ce travail consiste à étudier les méthodes actuelles de construction d'arbre de décision en classification supervisée en se focalisant sur le traitement des variables quantitatives. Des critères prenant en compte les caractéristiques des distributions statistiques des valeurs, ainsi que la notion de marge maximale, seront mis en oeuvre et comparés sur des bases de données artificielles et réelles.

Pré-requis: analyse de données multivariées, notions de classification supervisée, notions de programmation

Contacts :Christine Decaestecker (cdecaes@ulb.ac.be)

Status

libre


Content-based image retrieval applied to whole slide images. (Lecomte Pierre-Olivier <plecomte@ulb.ac.be>)

Description :
Content-based image retrieval (CBIR) is the application of computer vision techniques applied to the problem of searching an image in a large image database. The search is based on the content of a given image rather than based on keywords or metadata. For this project, CBIR techniques will be implemented and applied to the search of Whole slide images (WSI), which are extremely large. The database will contain WSIs showing various types of tissue and coloration. This project will imply close collaboration with the DIAPath laboratory (Digital Image Analysis in Pathology) of the "Center of Microscopy and Medical Imaging" (CMMI, Biopark de Gosselies).

Requirements: image analysis, data analysis, Python and/or C development.

Contacts :Olivier Debeir(odebeir@ulb.ac.be), Xavier Moles Lopez (xmoleslo@ulb.ac.be), Christine Decaestecker (cdecaes@ulb.ac.be)

Status

attribué à Lecomte Pierre-Olivier <plecomte@ulb.ac.be>


Application de la méthode des particle filter à la segmentation d'images échographiques. (Karim Ghaddar <kaghadda@ulb.ac.be>)

Description :
Les images échographiques sont caractérisée par un bruit important. Ce bruit rend la segmentation peu aisée. Il existe une méthode, basée sur un modèle, qui optimise ce modèle pour correspondre à une donnée, dans cet exemple il s'agit d'une image bruitée. Le modèle proposé est lié aux structures anatomiques sous-jacentes.

Le travail consistera à développer:

1. mettre en oeuvre un système de filtre à particule et le tester sur des images synthétiques entièrement connues

2. définir un modèle relatif à la zone observée par l'échographie

3. chercher à optimiser le temps de calcul et critiquer la qualité des résultats obtenus

Le mémoire sera réalisé à partir de données fournies par le laboratoire de biologie appliquée - Faculté des sciences de la motricité (campus Erasme).

Pré-requis: analyse d'image, programmation (python,C)

Contacts :Olivier Debeir (odebeir@ulb.ac.be)

Status

attribué à Karim Ghaddar <kaghadda@ulb.ac.be>

Développement d'un fantôme pour la standardisation de l'imagerie de perfusion (IRM). (libre)

Description :

Le projet consiste à développer une méthode de validation pour l' imagerie de perfusion en résonance magnétique. Dans la littérature on trouve plusieurs publications contradictoires ceci étant dû aux des différentes méthodes de modélisation et de post traitement. Le projet s'inscrira dans le développement d'un fantôme et d'un logiciel pour standardiser la procédure. Le mémoire sera réalisé en collaboration avec l'institut Bordet.

Pré-requis: analyse d'image, programmation (python,C)

Contacts :Olivier Debeir (odebeir@ulb.ac.be), Stylianos Drisis (Stylianos.Drisis@ulb.ac.be)

Status

libre

Etude de la perfusion et de la fonction hépatique en Imagerie par Résonance magnétique. ( Mattias Goksel <mgoksel@ulb.ac.be>)

Description :
L'imagerie par résonance magnétique (IRM) est une technique d'imagerie médicale en plein essor. En IRM, outre le diagnostic basé sur le contraste visuel, il est désormais possible de quantifier la fonction des organes en étudiant l'évolution du signal de ceux-ci après l'injection d'un agent de contraste contraste à base de Gadolinium. La distribution de l'agent de contraste définit les fonctions qui sont quantifiées (perfusion, activité cellulaire). Le projet consiste en la réalisation d'un logiciel de traitement d'images qui permettent l'étude de la perfusion et de la fonction des organes. Ces images de résonance magnétique nucléaire sont obtenues sous forme de répétitions dynamiques 2D ou 3D acquises avant et après injection d'un agent de contraste. En particulier la fonction hépatique peut être évaluée en IRM par l'injection intraveineuse d'un agent de contraste (Primovist) qui a la propriété d'être capté par les hépatocytes (50% de la dose administrée) et d'être éliminé par voie biliaire. Le logiciel comprendra un module de réalignement de la suite temporelle d'images permettant éventuellement l'exclusion d'images inutilisables, un module de conversion d'intensité de signal en concentration de Gd ainsi que d'un module uilisant plusieurs modèles pharmacocinétiques qui enfin fourniront les cartes des paramètres de perfusion. Les mesures de ces paramètres se feront également via des régions d'intérêt dessinées par l'utilisateur. Un logiciel prototype qui a été développé pour l'étude de la perfusion du pancréasexiste en Matlab et servira de point de départ au travail. Le logiciel fera l'objet d'une phase de validation sur base de données existantes ou acquises dans ce but. Le travail sera encadré par le Dr Thierry Metens (Physicien à Erasme, Pr Faculté de Médecine ULB) en collaboration avec le Dr M A Bali (Radiologue, Erasme) et le Dr V Denolin (Ingénieur spécialisé chez Philips Healthcare). Le service LISA (Faculté des Sciences Appliquées ULB) mettra à disposition son expertise pour les aspects de programmation. Références Sourbron S Radiology: Volume 263: Number 3—June 2012 Bali MA Radiology. 2011 Nov;261(2):456-66 & Radiology. 2008 Apr;247(1):115-21.

Pré-requis: analyse d'image, programmation (python,C)


Contacts :Thierry Metens <tmetens@ulb.ac.be>, Vincent Denolin <vincent.denolin@philips.com>, Dr M A Bali (Radiologue, Erasme), Olivier Debeir <odebeir@ulb.ac.be>

Status

attribué à Mattias Goksel <mgoksel@ulb.ac.be>


Cartographie 3D du système lymphatique par imagerie IR (Gustavo Nascimento <Gustavo.Nascimento@ulb.ac.be>)

Description :

Le système lymphatique présente des caractéristiques morphologiques extrêmement variables d'un individu à l'autre, et est sujet à modification, notamment dans le cadre du traitement du cancer par la chirurgie. Le projet consiste à développer une méthode de cartographie 3D du réseau lymphatique utilisant une imagerie infrarouge couplée à un système d'acquisition de surface 3D. Le mémoire sera réalisé en collaboration avec le service de kinésitherapie et réadaptation

Pré-requis: analyse d'image 2D/3D, programmation (python,C)

Contacts :Olivier Debeir (odebeir@ulb.ac.be), Benoît Penelle (bpenelle@ulb.ac.be), JP Belgrado (belgrado@ulb.ac.be)

Status

attribué à Gustavo Nascimento <Gustavo.Nascimento@ulb.ac.be>

Réalité augmentée 3D temps réel (libre)

Description :

Le but de ce projet est de développer un système visuel de réalité augmenté destiné à la revalidation de patients à domicile (kinésithérapie). L'analyse du mouvement 3D à l'aide de capteurs récents permet une extraction automatique des paramètres dynamiques du mouvement du corps, l'idée est de donner un feedback visuel au patient par exemple sous forme d'une rétro-projection directe sur le propre corps du patient. Le projet comprend une partie d'analyse fine du problème, ainsi que le développement d'un système hardware comprenant acquisition et calibration d'images.

Pré-requis: analyse d'image 2D/3D, programmation (python,C)

Contacts :Olivier Debeir (odebeir@ulb.ac.be), Benoît Penelle (bpenelle@ulb.ac.be), Arnaud Schenkel (arnaud.schenkel@ulb.ac.be)

Status

libre

Analyzing state-of-the-art technology for handwritten text recognition in a practical case study (libre)

Description :

More details will be published later

Contacts :Toon Calders (Toon.Calders@ulb.ac.be) (WIT), Olivier Debeir (odebeir@ulb.ac.be)

Status

libre

Paramétrisation automatisée d’un avatar humain (Sanawar Syed Azor Ali <sanawar.syed@gmail.com>)

Description :

MakeHuman (http://www.makehuman.org) est une application open source qui permet de générer un avatar humain réaliste en jouant sur un certain nombre de paramètres globaux tels que l’âge, le sexe, la taille, le poids, la corpulence, la tonicité musculaire, etc. Le but du projet est de mettre au point un algorithme, basé sur des techniques d’apprentissage (machine learning), qui permettra d’inverser la problématique, c’est-à-dire de déterminer, à partir d’une ou de plusieurs images 3D (type Kinect) du sujet, les paramètres MakeHuman qui donnent l’avatar le plus proche sur le plan morphologique.

Outils: MakeHuman, scikit-learn, python, OpenGL.

Contacts :Benoît Penelle (benoit.penelle@ulb.ac.be), Olivier Debeir (odebeir@ulb.ac.be)

Status

attribué à Sanawar Syed Azor Ali <sanawar.syed@gmail.com>

Recalage (semi-)automatique sur modèle 3D d'images photographiques prises de manière indépendante (libre)

Description :

La numérisation de sites ou d'objets en 3D fait généralement intervenir deux sources de données : la géométrie provient de scanner 3D, tandis que les textures sont catpurées par des appareils numériques. Bien souvent les deux appareils sont physiquement couplées, cela facilite ainsi le calcul des paramètres de projection des caméras pour coloriser le modèle. La distance des appareils et la position généralement centrale du scanner implique que les élément de détails sont souvent à de relativement faible résolution (parfois un peu floues).

Le but de ce projet est définir une méthodologie (semi-)automatique permettant de recaler sur le modèle des images, en haute résolution, prises de manière indépendante à la géométrie.

Pré-requis: analyse d'image 2D/3D, programmation (C/C++ ou python)

Contacts :Arnaud Schenkel (arnaud.schenkel@ulb.ac.be), Olivier Debeir (odebeir@ulb.ac.be)

Status

libre

Recalage et fusion de modèles numérisés tridimensionnels de grande taille (libre)

Description :

Dans le cadre de projet archéologique, nous sommes parfois amener à effectuer une numérisation complète de sites. Pour cela, différents appareils et outils sont courrament utilisés : scanner 3D laser, photogrammétrie, scanner par triangulation... Dans certains cas, il est nécessaire de pouvoir combiner plusieurs techniques pour produire des modèles 3D complet et précis de site de grande taille.

Ce mémoire abordera la problématique du recalage entre eux de modèles, sous forme de nuage de points. Deux cas seront abordés : (1) le couplage d'acquisitions aériennes et terrestres du site entier pour produire un modèle de meilleur qualité, (2) le couplage de modèle de détails en haute résolution avec un modèle plus simple du site entier.

Pré-requis: analyse d'image 2D/3D, programmation (C/C++ ou python)

Contacts :Arnaud Schenkel (arnaud.schenkel@ulb.ac.be), Olivier Debeir (odebeir@ulb.ac.be)

Status

libre

Etude de la distribution de la fluorescence au sein de nucléoles par analyse d'image microsopique à haut-débit. (libre)

Description :
Le projet consiste à extraire, d'images obtenues par microscopie à fluorescence, des descripteurs permettant de mettre en évidence les différences phénotypiques qui existe entre différentes conditions de traitement de cellules. Les images sont obtenues à l'aide d'un système de microscopie à haut-débit implanté au CMMI (Center for Microscopy and Molecular Imaging) sur le campus de Gosselies géré par l'équipe du Pr Denis Lafontaine. Le projet comprend, outre une recherche bibliographique, une mise en pratique d'algorithme de traitement et analyse d'images et de graphes, sur un très grand nombre d'images. Les aspects d'optimisation et d'automatisation sont aussi à prendre en compte. Pré-requis: Python, notions d'analyse d'image et de machine learning

Contacts : Olivier Debeir (odebeir@ulb.ac.be), Denis Lafontaine (Denis.Lafontaine@ulb.ac.be), Christine Decaestecker (cdecaes@ulb.ac.be)

Status

libre