Friday, 14 December 2018

PROJ-H-416

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PROJ-H-416 Projet d'imagerie appliqué au domaine médical

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Programmation en Python (bonnes pratiques de programmation, librairies scientifiques et de traitement d'images,...)

But du projet

Le projet, réalisé seul ou en binôme (en fonction de l'ampleur de la tâche assignée), vise à familiariser l'étudiant avec les techniques d'imagerie et de traitement d'images qu'il sera amené à rencontrer dans sa future carrière professionnelle.

Un ensemble de sujets est proposé par la communauté des chercheurs de notre institution ou par des collaborateurs extérieurs actifs dans le milieu biomédical. Un sujet autre peut être proposé par l'étudiant sous réserve d'être accepté par le responsable administratif.

Les thèmes concernés sont par exemple le filtrage du bruit, les problèmes de vignettage, la quantification de grandeurs physiques à partir d'images, l'indentification d'objets (segmentation), le comptage d'objets, la reconstruction 3D, le calcul de paramètres géométriques... Les images peuvent provenir de différentes modalités: CT-scan, IRM, PET-scan, radiographie, arthroscopie, échographie, endoscopie, fluoroscopie, angiographie, microscopie...

Le projet devra déboucher sur une réalisation pratique, sous forme de prototype logiciel, ainsi que sur un rapport écrit.

Le projet sera défendu oralement devant un jury.

Il est demandé aux étudiants d'utiliser un outil de gestion de version pour leur code (par exemple: GIT).

Cadre pratique

Plusieurs possibilités sont offertes aux étudiants pour la réalisation de leur projet. Etant donné le domaine d'application il est fortement encouragé d'utiliser l'une des nombreuses librairies libres disponible sur internet.

Des séances de séminaire seront proposées en début de projet pour familiariser les étudiants avec les bases de l'acquisition d'images biomédicales ainsi que les bases de programmation liées au traitement de telles données.

L'accent sera mis sur les outils existants, en particulier en terme de bonnes pratiques de programmation et de gestion de projet.

Ce projet est réalisé seul ou par groupe de deux étudiants

Lien vers la Fiche résumée de cours ULB [1]

Liens vers Gehol Q1 / Q2

Repo GIT

Git hosting sur le web :

Bitbucket (possibilité d'avoir des dépôts privés gratuits) ,

Github (dépôts publiques gratuits, possibilité d'avoir un dépôt student privé)

Délivrables

Rapport écrit

maximum 30 pages (abstract, figures, tables et bibliographie compris) remettre deux exemplaires au secrétariat du LISA avant midi. Envoyer une version électronique PDF à l'adresse odebeir@ulb.ac.be et au promoteur au plus tard le même jour.

Présentation orale

15 minutes d'exposé oral suivies de 10 minutes de questions/ réponses. Chaque groupe veillera au bon fonctionnement du matériel mis à disposition (projecteur et/ ou pc) avant le jour de la présentation. Les cotes seront affichées aux valves du LISA après la dernière présentation et délibération.

Repo GIT

Il est demandé aux étudiants de sauver leur développements informatiques sur un répositoire de type GIT tel que Github ou Bitbucket.

Support CD-DVD

Un support sera rendu le jour de la présentation, contenant la présentation, le rapport sous forme de fichier pdf ainsi que les données et les codes sources développés.

Sujets 2016-2017

Développement d'un échographe low-cost (libre)

Description :

L'objectif est de démarrer un projet de longue haleine visant à produire un échographe depuis le senseur jusqu'à la visualisation d'image. Ce projet sera fait en collaboration avec le projet opensource ECHOPEN.

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

Status

libre

Modélisation 3D du « Visible Human Project » (Laura Tasev<Laura.Tasev@ulb.ac.be>,Lucas Luyten<lluyten@ulb.ac.be>,François Adam<franadam@ulb.ac.be>)

Description :
L’objectif est d’automatiser/programmer le cycle d’extraction d’un modèle 3D à partir de coupes IRM/CT de la base de données "Visible Human Project", suivant les étapes décrites dans ici, permettant ainsi l’impression 3D d’entités anatomiques.

Ce projet permet à terme de se diriger vers un mémoire de simulation anatomique, p.e. [1], au LISA et/ou ses services associés.

[1] David Carrera, « 3D Modeling Of Human Knee And Movement Simulation », Master thesis, Univerza v Maribu, 2014

Contacts : Gauthier Lafruit (gauthier.lafruit@ulb.ac.be)

Status

attribué à Laura Tasev<Laura.Tasev@ulb.ac.be>,Lucas Luyten<lluyten@ulb.ac.be>,François Adam<franadam@ulb.ac.be>

Preconditionnement d'image de contraste de phase (libre)

Description :

Le projet porte sur la mise au point d'une version Python de l'algorithme décrit par Li et al. :

Li, K., & Kanade, T. (2009). Nonnegative mixed-norm preconditioning for microscopy image segmentation. Proceedings of: Information Processing in Medical Imaging, 21(DIC), 362–73.

Retrieved from http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/19694277.

Contacts : DEBEIR (odebeir@ulb.ac.be)

Status

libre

Développement d'une pyramide de Riesz (libre)

Description :

Dans un premier temps, ce projet vise à développer en python l'algorithme de la pyramide de Riesz. Il sera demandé par la suite d'intégrer le développement dans la librairie skimage avec création d'une page d'exemple.

N. Wadhwa & al. (2014). Riesz Pyramids for Fast Phase-Based Video Magnification.

Retrieved from http://people.csail.mit.edu/nwadhwa/riesz-pyramid/.

Contacts : DEBEIR (odebeir@ulb.ac.be)

Status

libre

Seuillage d'images (libre)

Description :

Le projet porte sur la mise au point d'une version Python d'un ou plusieurs algorithmes de seuillages pour la bibliothèque scikit-image

Huang, L-K & Wang, M-J J (1995), Image thresholding by minimizing the measure of fuzziness, Pattern Recognition 28(1): 41-51.

Kapur, JN; Sahoo, PK & Wong, ACK (1985), A New Method for Gray-Level Picture Thresholding Using the Entropy of the Histogram, Graphical Models and Image Processing 29(3): 273-285

Glasbey, CA (1993), An analysis of histogram-based thresholding algorithms, CVGIP: Graphical Models and Image Processing 55: 532-537

Kittler, J & Illingworth, J (1986), Minimum error thresholding, Pattern Recognition 19: 41-47

Tsai, W (1985), Moment-preserving thresholding: a new approach, Computer Vision, Graphics, and Image Processing 29: 377-393

Shanbhag, Abhijit G. (1994), Utilization of information measure as a means of image thresholding, Graph. Models Image Process. (Academic Press, Inc.) 56 (5): 414-419, ISSN 1049-9652

Zack GW, Rogers WE, Latt SA (1977), Automatic measurement of sister chromatid exchange frequency, J. Histochem. Cytochem. 25 (7): 741–53, PMID 70454

Contacts : DEBEIR (odebeir@ulb.ac.be)

Status

libre

Sujets 2015-2016

Visualisation d'images (libre)

Description :

En traitement d'images, la comparaison entre différents algorithmes passe souvent par une représentation visuelle des résultats obtenus. L'objectif de ce pojet est d'implémenter en python des modules recréant une visualisation de plusieurs images selon un schéma donné (par exemple les visualisations de type contact sheet, checkerboard, etc.). L'intégration du code se fera dans la librairie skimage avec création d'une page d'exemple.

Contacts : DEBEIR (odebeir@ulb.ac.be)

Status

libre

Sujets 2014-2015

Dépistage précoce du cancer colorectal : Caractérisation automatique des propriétés géométriques de polypes. (Amin.Hossein@ulb.ac.be,Elise.Le.Khac@ulb.ac.be)

Description :

Le cancer colorectal frappe plus d’un million de personnes chaque année aux dans le monde, parmi eux, 33 % environ en meurent. Pour limiter ce risque, les gastroentérologues détectent les polypes qui se développent dans le tube digestif à l'aide d'endoscopes. Lorsqu'ils sont détectés, les polypes doivent être classés sur base de leur taille/ géométrie suivant la classification de Paris. Cette classification permet de déterminer s'ils peuvent potentiellement dégénérer en cancer. ( http://www.worldendo.org/paris-endo-classification.html). Dans le cadre d'un projet de recherche un système de détection de profil in-vivo a été mis au point. Il permet d'étudier les caractéristiques géométriques des polypes et de le classer.

Le but de ce projet est de mettre au point un algorithme de détection des caractéristiques géométriques des polypes sur base de leur profil (diamètre, épaisseur,...)

Contacts : Benjamin Mertens (benjamin.mertens@ulb.ac.be),Olivier DEBEIR (odebeir@ulb.ac.be)

Status

attribué à Amin.Hossein@ulb.ac.be,Elise.Le.Khac@ulb.ac.be

Segmentation de follicules thyroïdiens murins (Philomène Scohy<pscohy@ulb.ac.be>)

Description :

La thyroïde est une glande endocrine. Son unité morpho-fonctionnelle est le follicule thyroïdien composé de cellules épithéliales, les thyrocytes, entourant la lumière centrale appelée colloïde. La morphologie folliculaire nous renseigne quant à son état fonctionnel, les grands follicules à noyaux aplatis sont hypo-actifs tandis que les petits follicules à cellules cubiques sont actifs. Un nouveau modèle murin transgénique présente une augmentation de la taille des colloïdes comparée aux souris sauvages. Une quantification des dimensions du colloïde par analyse d’image est nécessaire pour confirmer de manière statistiquement significative cette augmentation.

Contacts : DEBEIR (odebeir@ulb.ac.be),Stephan Hahn (stephahn_AT_ulb.ac.be)

Blog : http://www.pscohy-projet-2014-2015.blogspot.be/

Status

attribué à Philomène Scohy<pscohy@ulb.ac.be>

Detection de clignement par analyse d'image (Corentin.Martens@ulb.ac.be)

Description :

Le projet porte sur la mise au point d’une méthode automatique de comptage des clignements oculaires sur base d’un enregistrement vidéo type webcam ou autre. Il s’agit d’un possible marqueur indirect de l’activité dopaminergique qui est modulée dans un grand nombre de fonctions cognitives. Le projet visera à dans un premier temps réaliser l'état de l'art des techniques disponibles, et dans un second temps, de réaliser un prototype fonctionnel. Le projet sera réalisé en collaboration avec la Neuropsychology and Functional Neuroimaging Research Unit.

Contacts : DEBEIR (odebeir@ulb.ac.be),Philippe Peigneux (Philippe.Peigneux@ulb.ac.be), Hichem Slama (hichem.slama@ulb.ac.be)

Status

attribué à Corentin.Martens@ulb.ac.be


Amplification video eulerienne (laura.hermans@ulb.ac.be)

Description :

Le projet vise à mettre en oeuvre un algorithme d'amplification vidéo eulérienne, afin d'explorer les possibilités de bio-feedback et de détection de changement d'émotion par analyse d'image. Le projet sera réalisé en collaboration avec la Neuropsychology and Functional Neuroimaging Research Unit.

Contacts : DEBEIR (odebeir@ulb.ac.be),Philippe Peigneux (Philippe.Peigneux@ulb.ac.be), Hichem Slama (hichem.slama@ulb.ac.be)

Blog : http://projh416hermans.wordpress.com/

Status

attribué à laura.hermans@ulb.ac.be

Détection d’artefacts sur des images de lames histologiques (Luliana Vulpe)

Description :

Afin d’effectuer certains traitements sur des lames histologiques et de répondre à certaines problématiques plus complexes en analyse d’images, il est préférable de détecter le plus tôt possible les artefacts qui pourraient nuire à à ces analyses. Ce projet consiste à détecter plusieurs différents types d’artefacts courant dans les images de lames histologiques. Entre autre il sera nécessaire d’étudier les différents méthodes permettant la détection de plis dans les tissues ou encore les bulles sur les lames et de créer des masques indiquant la position exacte de ces éléments pour les filtrer.

Pré-requis: programmation (Python)

Contacts : DEBEIR (odebeir _AT_ ulb.ac.be),Yves-Rémi Van Eycke (yves _AT_ ulb.ac.be)

Status

attribué à Luliana Vulpe

Détection de neurone en imagerie à fluorescence par modèle (C.Elegans) (Damien.Gorlier@ulb.ac.be)

Description :

Ce projet vise à réaliser une recherche de l'état de l'art dans le domaine d'application, et à créer un outil de détection basée sur modèle , à partir d'images acquises en fluorescence. Une approche par modèle à particules sera envisagée. Ce projet sera réalisé dans le langage Python.

Contacts : DEBEIR (odebeir@ulb.ac.be)

Status

attribué à Damien.Gorlier@ulb.ac.be

Suivi d'une ligne cellulaire dans une coupe de bois (Bastien Mollet)

Description :
Ce projet vise à réaliser une recherche de l'état de l'art dans le domaine d'application, et à créer un outil de détection des lumens et de leur association sous forme de rangées cellulaires en vue de l'évaluation de la densité du bois par mesure la paroi cellulaire le long de la ligne. Les images sont acquises par macro photographie de coupes poncées. Ce projet sera réalisé dans le langage Python.

Contacts : DEBEIR (odebeir@ulb.ac.be)

Status

attribué à Bastien Mollet

Sujets 2013-2014

Mesure 3D surfacique (Gabrielli Samigaël)

Description :

Le projet a pour objectif de reconstruire une surface en 3D, sur base des images RGB+d (profondeur) récupérées sur une Kinect. Il sera fait usage des bibliothèques existantes. La surface acquise sera présentée dans une interface 3D permettant des mesures simples (distances, volume, ...).

Contacts : DEBEIR (odebeir@ulb.ac.be),Benoît PENELLE (bpenelle@ulb.ac.be)

Status

attribué à Gabrielli Samigaël

Création d’un outil d’annotation de lames histologiques (Gormez David)

Description :

Ce projet vise à réaliser un outil permettant d’effectuer des annotations (sélection de zones d’intérêt) sur des images de lames histologiques recalées. La sélection d’une zone dans l’image A conditionnera la sélection de la zone correspondante sur l’image B. Ce projet fait suite au projet “Recalage de coupes sériées acquises par microscopie optique” réalisé l’année dernière. Ce projet devra, comme son prédécesseur, être réalisé dans le langage Python.

Contacts : Xavier MOLES LOPEZ (xmoleslo@ulb.ac.be), DEBEIR (odebeir@ulb.ac.be),Christine DECAESTECKER (cdecaes@ulb.ac.be)

Status

attribué à Gormez David

Tracking de neurone en imagerie à fluorescence (C.Elegans) (Dasnoy Damien)

Description :

Ce projet vise à réaliser une recherche de l'état de l'art dans le domaine d'application, et à créer un outil de segmentation d'images acquises en fluorescence. Une approche par modèle à particules sera envisagée. Ce projet sera réalisé dans le langage Python.

Contacts : DEBEIR (odebeir@ulb.ac.be)

Status

attribué à Dasnoy Damien


Segmentation hiérarchique d'images obtenues par scanner haute résolution de lames histopathologiques. (Lynda Berrouane)

Description :
L'objectif du travail est d'adapter un algorithme basé sur la méthode des "level-sets" afin de traiter des images de très grandes dimensions telles que celles produites par les scanners de lames. Ce projet sera réalisé en étroite collaboration avec le laboratoire DIAPath (Digital Image Analysis in Pathology) du "Center of Microscopy and Medical Imaging" (CMMI, Biopark de Gosselies).

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

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

Status

attribué à Lynda Berrouane

Reconstruction 3D par lumière structurée (Govaerts Remy)

Description :


Le développement des méthodes de visualisations en 3D se développent abondamment. Dans cette lignée, un projet de développement d'un endoscope à vision 3D est en cours. Ce projet fonctionne sur le principe de la lumière structurée (http://personales.unican.es/vallep/tio/3d.pdf). Ce projet doit, à terme, être intégré à un système de réalité augmentée. Dans ce but, il est indispensable de pouvoir faire correspondre le volume actuellement observé avec une imagerie précédente (IRM, Scanner).

Le projet proposé consiste en le développement d'un programme permettant la reconstruction d'objet dans leur entiéreté, sur base de vues successives. En d'autres termes, le système devra permettre, en tournant autour d'un objet avec la camera combinée au système de lumière structuée, de reconstruire l'objet en 3 dimensions..

Des algorithmes tel que l'ICP (http://en.wikipedia.org/wiki/Iterative_closest_point) peuvent être utilisés.

Le langage de programmation est python. Les librairies qui devront être utilisées sont (dans la mesure du possible):

  • pyopencl pour le calcul numérique;
  • pyopengl pour l'affichage.


Contacts : DEBEIR (odebeir@ulb.ac.be), MERTENS Benjamin (benjamin.mertens@ulb.ac.be)

Status

attribué à Govaerts Remy

Tracking cellulaire (De Almeida Luis)

Description :

Le projet a pour objectif d'ajouter des outils de visualisation à une librairie de traitement d'image dédiée au suivi cellulaire par microscopie à contraste de phase (IVCTrack https://github.com/odebeir/ivctrack .

Contacts : DEBEIR (odebeir@ulb.ac.be)

Status

attribué à De Almeida Luis

Segmentation d'images acquises par microscopie électronique (Gérard Maxime)

Description :

Le projet a pour objectif de concevoir et réaliser un outil de segmentation interactif d'image acquises par microscopie électronique.

Contacts : DEBEIR (odebeir@ulb.ac.be)

Status

attribué à Gérard Maxime

Sujets 2012-2013

Création d’un outil de segmentation semi-automatique d'image (Karim Ghaddar (kaghadda@ulb.ac.be))

Description :

Ce projet vise à réaliser un outil permettant d’effectuer une segmentation d'image semi-automatique. Un état de l'art des méthodes semi-automatiques disponibles sera établi et un prototype réalisé. L'ergonomie et la vitesse d'utilisation sont un critère important. La pré-segmentation en régions sera envisagée. Ce projet devra être réalisé dans le langage Python.

Contacts : Xavier MOLES LOPEZ (xmoleslo@ulb.ac.be), DEBEIR (odebeir@ulb.ac.be)

Status

attribué à Karim Ghaddar (kaghadda@ulb.ac.be)

Mesure de la variation de position de la jonction entre le muscle et le tendon. (Thanh Vân Phan (thanphan@ulb.ac.be))

Description :

Le tissu conjonctif (tendon, aponévroses, etc) se distingue par son apparence blanchâtre par rapport aux structures musculaires qui apparaissent en noir sur l’image échographique. La jonction entre le muscle et le tendon se caractérise par la convergence des aponévroses superficielle et profonde formant une pointe (cf tiret vertical rouge sur la figure suivante). Lors d’une contraction musculaire, la jonction se déplace latéralement (cf images 2 et 3 par rapport à la 1ère). L’objectif du travail consisterait à déterminer la position de la jonction muscle-tendon sur l’image (point de convergence des aponévroses: tiret rouge) et de quantifier ce déplacement par rapport à un point de référence fixe, zone blanchâtre créée par un marqueur échogène et symbolisé sur les images par la ligne pointillée. Ce projet s'inscrit à la suite d'un projet réalisé l'année passée.

Contacts :Olivier DEBEIR (odebeir@ulb.ac.be),Nadine WARZEE (nawarzee@ulb.ac.be)

Blog : http://irbiom-p2012-motricite.blogspot.be/

Status

attribué à Thanh Vân Phan (thanphan@ulb.ac.be)

Interface pour l'extraction automatique de mesures par compartiment cellulaire à partir d'images de cellules acquises par microscope à fluorescence. (Florence GIESEN (fgiesen@ulb.ac.be))

Description :
Les logiciels de traitement et d'analyse d'image disponibles sur les plateformes de microscopie sont généralement très bien fournis. Cependant, pour certaines applications, les routines proposées sont trop génériques pour être efficaces. Le projet vise à développer un ensemble de routines de base permettant de traiter différents cas de figure rencontrés en recherche. Outre la recherche de l'état de l'art dans le domaine, le travail visera à l'extraction des contours d'intérêt (manuel / semi-automatique ou automatique en fonction de la difficulté des images traitées), l'extraction des attributs descriptifs pour les différentes cellules, et à l'automatisation du processus en vue d'acquérir un grand nombre de données pour un grand nombre d'images. Ce projet sera réalisé en étroite collaboration avec le laboratoire de microscopie à fluorescence (Pr. V. Kruys) du "Center of Microscopy and Medical Imaging" (CMMI). Pré-requis: analyse d'image, programmation (python,C), notions de biologie cellulaire.

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

Blog : http://projetfluo-fgiesen.blogspot.be/?zx=bfb4e19327105fb3

Status

attribué à Florence GIESEN (fgiesen@ulb.ac.be)

Modélisation spatio-temporelle de la forme des cellules observée in vitro par contraste de phase. ( Lynda BERROUANE(Lynda.Berrouane@ulb.ac.be))

Description :
Partant de trajectoires et de formes issues de l'analyse d'image, le projet visera à extraire des caractéristiques spatio-temporelle de la forme de cellules pouvant mener à l'identification d'un comportement cellulaire ou d'états particuliers tels qu'ils sont reconnus par les biologistes. Une méthode telle le "particle filter" pourra être envisagée. Pré-requis: analyse d'image, programmation (python,C), notions de biologie cellulaire.

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

Status

attribué à Lynda BERROUANE(Lynda.Berrouane@ulb.ac.be)

Archives

Année académique 2012-2013

Création d’un outil de segmentation semi-automatique d'image (Projet Biomed 4)
Etudiants : Karim GHADDAR
Promoteurs : Xavier MOLES LOPEZ , Olivier DEBEIR

Interface pour l'extraction automatique de mesures par compartiment cellulaire à partir d'images de cellules acquises par microscope à fluorescence (Projet Biomed 4)
Etudiants : Florence GIESEN
Promoteurs : Olivier DEBEIR, Christine DECAESTECKER

Mesure de la variation de position de la jonction entre le muscle et le tendon (Projet Biomed 4)
Etudiants : Thanh VâN PHAN
Promoteurs : Olivier DEBEIR,Nadine WARZEE

Modélisation spatio-temporelle de la forme de la cellule in vitro par contraste de phase (Projet Biomed 4)
Etudiants : Lynda BERROUANE
Promoteurs : Olivier DEBEIR, Christine DECAESTECKER

Année académique 2011-2012

Implémentation d'une méthode de reconstruction 3D d'objet utilisant la projection de lumière structurée et les NURBS (Projet Biomed 4)
Etudiants : Benjamin DE LEENER
Promoteurs : Benjamin MERTENS, Olivier DEBEIR

Méthodes d'analyse d'images échographiques musculaires (Projet Biomed 4)
Etudiants : Stéphane HAHN

Segmentation d'image de lames histologiques par méthode "edge-less" (Projet Biomed 4)
Etudiants : Alaa HAGE
Promoteurs : Olivier DEBEIR

Année académique 2010-2011

Quantification de la fluorescence de cellules marquées à l'aide d'un procédé d'immunofluorescence (Projet Biomed 4)
Etudiants : Gwennaëlle MARIN
Promoteurs : Olivier DEBEIR, Xavier MOLES LOPEZ

Segmentation de noyaux soumis à un procédé d'immunofluorescence (Projet Biomed 4)
Etudiants : Barbara DEMOUTIER
Promoteurs : Olivier DEBEIR

Année académique 2009-2010

Airway Tree Segmentation from Pulmonary CT Images (Projet Biomed 4)
Etudiants : Nuno Miguel da Silva Mendes Pedrosa de Barros
Promoteurs : Thierry LELOUP, Pierre-Alain GENEVOIS

Evaluation automatique de la surface recolonisée par des cellules cultivées in vitro lors d'une expérience de wound healing (Projet Biomed 4)
Etudiants : Juliette ROSTAING
Promoteurs : Olivier DEBEIR

Evaluation de l'éloignement d'outils en endoscopie flexible interventionnelle (Projet Biomed 4)
Etudiants : Vincent HEYMANS, Benjamin HORSMANS
Promoteurs : Olivier DEBEIR

Mesure de paramètres morphologiques de neurones à partir d'images obtenues par microscopie confocale (Projet Biomed 4)
Etudiants : Adrien FOUCART
Promoteurs : David GALL, Patrick BISCHOP

Recalage de coupes sériées acquises par microscopie optique (Projet Biomed 4)
Etudiants : Fabian MARTINO, Frédéric MOREL
Promoteurs : Olivier DEBEIR

Année académique 2008-2009

Conception d'un logiciel d'aide à la réconnaissance de métastases cérébrales (Projet Biomed 4)
Etudiants : Sébastien RENAUD
Promoteurs : Thierry LELOUP, N. MASSAGER, M. OP DE BEECK

Conception d'un système didactique pour l'insertion d’aiguilles de cathéters dans le cadre de l'anesthésie loco-régionale (Projet Biomed 4)
Etudiants : Bastien GERARD, Arnaud SCHENKEL
Promoteurs : Thierry LELOUP, P. PANDIN

Correction interactive d'une segmentation d'images médicales tridimensionnelles (Projet Biomed 4)
Etudiants : Elvira PIRONDINI
Promoteurs : Thierry LELOUP

Définition de volumes métaboliques par segmentation d’images PET-CT (Projet Biomed 4)
Etudiants : Thomas-Baptiste DE BROUWER
Promoteurs : T. LELOUP, C. KRYKWINSKI, B. VANDERLINDEN, A. WAGNER

Modélisation des arbres artériels et veineux du foi (Projet Biomed 4)
Etudiants : Michaël VERBEEK
Promoteurs : Thierry LELOUP, Laurent MUNDELEER

Planning pour la chirurgie des conflits antérieurs de hanche (Projet Biomed 4)
Etudiants : Maxime TARABICHI
Promoteurs : Thierry LELOUP, Marc JAYANKURA

Réalisation d'un système de fixation d'outils de guidage stéréotaxique sur une aiguille de radiofréquences (Projet Biomed 4)
Etudiants : Robin LIBERT
Promoteurs : Laurent MUNDELEER, Cyrille LENDERS

Squelettisation 3D de l'arbre bronchique (Projet Biomed 4)
Etudiants : Tran NAM-LUC
Promoteurs : Thierry LELOUP, P.-A. GEVENOIS

Année académique 2007-2008

Blood glucose monitoring - State of the art (Rapport Biomed 4)
Etudiants : Michael HOUBEN
Promoteurs : Ana ABRIL, Teresa RIESGO, Frédéric ROBERT

Année académique 2006-2007

Segmentation de tissus des régions de la tête et du cou par la méthode du Live-wire (Projet Biomed 4)
Etudiants : Anh Dung NGUYEN
Promoteurs : Thierry LELOUP, Cyril KRYKWINSKI

Segmentation semi-automatique de structures osseuses sur des images fluoroscopiques (Projet Biomed 4)
Etudiants : Marina HINNENS
Promoteurs : Nadine WARZEE

Modélisation des arbres artériels et veineux du foie (Rapport Biomed 4)
Etudiants : Marie Christiane YIMO WADJE
Promoteurs : Thierry LELOUP, Laurent MUNDELEER