François Chung, Ph.D.

Tag: imagerie médicale

CVIU 2013 - Article de revue scientifique

CVIU 2013 – Article de revue scientifique

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Publication

François Chung, Hervé Delingette; Regional appearance modeling based on the clustering of intensity profiles; In: Computer Vision and Image Understanding (CVIU), 117 (6), pp. 705-717, 2013.

Abstract

Model-based image segmentation is a popular approach for the segmentation of anatomical structures from medical images because it includes prior knowledge about the shape and appearance of structures of interest. This paper focuses on the formulation of a novel appearance prior that can cope with large variability between subjects, for instance due to the presence of pathologies. Instead of relying on Principal Component Analysis (PCA) such as in Statistical Appearance Models (SAMs), our approach relies on a multimodal intensity profile atlas from which a point may be assigned to several profile modes consisting of a mean profile and its covariance matrix. These profile modes are first estimated without any intra-subject registration through a boosted Expectation-Maximization (EM) classification based on spectral clustering. Then, they are projected on a reference mesh whose role is to store the appearance information in a common geometric representation. We show that this prior leads to better performance than the classical monomodal PCA approach while relying on fewer profile modes.

Mots-clés

  • appearance modeling
  • medical imaging
  • model-based image segmentation
  • unsupervised clustering

Références

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3D Anatomical Human (projet INRIA)
Ph.D. Thesis 2011 (thèse de doctorat)

Plate-forme GIMIAS

Plate-forme GIMIAS

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Projet UPF @Barcelone, Espagne (2012). GIMIAS (Graphical Interface for Medical Image Analysis and Simulation) est une plate-forme logicielle dont le but est de résoudre des calculs liés aux images biomédicales et aux simulations personnalisées. Cette plate-forme est extensible grâce à des plugins développés pour des problèmes spécifiques. En outre, GIMIAS fournit un environnement open source pour le développement de prototypes à des fins cliniques et de recherche.

GIMIAS est particulièrement adapté pour intégrer des outils provenant de l'imagerie médicale, de la modélisation informatique, des méthodes numériques et de l'infographie afin de fournir aux développeurs scientifiques et aux chercheurs une plate-forme logicielle de type workflow leur permettant de développer une grande variété d'outils. L'objectif de GIMIAS est de combiner des outils provenant de différents domaines de recherche et fournir ainsi une plate-forme pour la recherche multi-disciplinaire, l'étude clinique et le développement de produits commerciaux.

Quelques-unes des principales caractéristiques de GIMIAS sont:

  • le traitement d'images multi-modales;
  • la création de modèles personnalisés;
  • la simulation numérique;
  • la visualisation de résultats de simulation.

En tant qu'Ingénieur Logiciel Scientifique au sein de l'équipe GIMIAS, mon travail consiste à développer, optimiser, tester et installer des solutions logicielles pour des applications orthopédiques. Plus précisément, je suis en charge du développement logiciel pour le projet européen MySpine, financé par le programme FP7 de l'UE, et pour les projets 3D-FemOs et VERTEX, financés par la Catalogne et le programme ACC1Ó. MySpine a pour objectif de créer un outil clinique de prédiction afin de fournir aux cliniciens une analyse biomécanique personnalisée de leurs patients. Quant aux projets 3D-FemOs et VERTEX, ils ont pour objectif d'améliorer à la fois le diagnostic de l'ostéoporose et la prévention des fractures de la hanche (3D-FemOs) et des vertèbres (VERTEX).

Références

Article associé

VPH 2012 (acte de conférence)

En savoir plus

GIMIAS – Graphical Interface for Medical Image Analysis and Simulation
MySpine

Mines 2012 - Article de magazine

Mines 2012 – Article de magazine

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Publication

François Chung; De l'imagerie médicale à la médecine du futur; Mines Revue des Ingénieurs, 458, pp. 53-56, 2012.

Abstract

Depuis ses débuts, l'imagerie médicale a pour objectif de fournir aux radiologues des images médicales afin de les aider dans leur diagnostic. Avec l'avancée des techniques d'acquisition, les radiologues se retrouvent à analyser des images de plus en plus complexes et dans des quantités de plus en plus importantes. Du côté de la recherche, cela se traduit par une collaboration entre physique médicale, radiologie et imagerie médicale. Les physiciens ont pour objectif d'améliorer la qualité et la résolution des images médicales. Ces améliorations permettent d'aider les radiologues dans leur diagnostic et à la communauté de l'imagerie médicale de pouvoir extraire des informations plus précises. Cette collaboration permet non seulement d'avancer dans les sciences médicales (ex. étude de l'anatomie et physiologie), mais également dans les applications cliniques (ex. détection de maladies et planification de thérapie).

Références

Publication

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Version en ligne (Ingénieurs Belges)

L'Ing. 2012 - Article de magazine

L’Ing. 2012 – Article de magazine

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Publication

François Chung; L'imagerie médicale: Un domaine d'ingénieurie et de recherche au service de la société; L'Ing., 17, pp. 10-12, 2012.

Abstract

Depuis ses débuts, l'imagerie médicale a pour objectif de fournir aux radiologues des images médicales afin de les aider dans leur diagnostic. Avec l'avancée des techniques d'acquisition, les radiologues se retrouvent à analyser des images de plus en plus complexes et dans des quantités de plus en plus importantes. Du côté de la recherche, cela se traduit par une collaboration entre physique médicale, radiologie et imagerie médicale. Les physiciens ont pour objectif d'améliorer la qualité et la résolution des images médicales. Ces améliorations permettent d'aider les radiologues dans leur diagnostic et à la communauté de l'imagerie médicale de pouvoir extraire des informations plus précises. Cette collaboration permet non seulement d'avancer dans les sciences médicales (ex. étude de l'anatomie et physiologie), mais également dans les applications cliniques (ex. détection de maladies et planification de thérapie).

Références

LAP 2011 - Livre

LAP 2011 – Livre

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Publication

François Chung; Regional appearance modeling for model-based image segmentation: Methodological approaches to improve the accuracy of model-based image segmentation; Lambert Academic Publishing (LAP), Saarbrücken, 2011; ISBN: 978-3844322095.

Abstract

This thesis presents a novel appearance prior for model-based image segmentation. This appearance prior, denoted as Multimodal Prior Appearance Model (MPAM), is built upon an Expectation–Maximization (EM) clustering of intensity profiles with model order selection to automatically select the number of profile classes. Unlike classical approaches based on Principal Component Analysis (PCA), the clustering is considered as regional because intensity profiles are classified for each mesh and not for each vertex. Comparative results on liver profiles from Computed Tomography (CT) images show that MPAM outperforms PCA-based appearance models. Finally, methods for the analysis of lower limb structures from Magnetic Resonance (MR) images are presented. A first part deals with the creation of subject-specific models for kinematic simulations of the lower limbs. In a second part, the performance of statistical models is compared in the context of lower limb bone segmentation when only a small number of datasets is available for training.

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