Laboratoire des Sciences de l'Image, de l'Informatique et de la Télédétection 

LSIIT - UMR CNRS 7005

Instituts du CNRS : INS2I - INSIS - INSU

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F-67412 ILLKIRCH
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Email :  c.collet@unistra.fr

Imagerie Médicale - Imagerie Astronomique

TELECOM PHYSIQUE STRASBOURG

(ex ENSPS)

Tramway - Plan d'accès - Hébergement - Intranet

Recherche

Thématique : Analyse statistique des images, segmentation markovienne hiérarchique, estimation, techniques d'optimisation (multigrille, multiéchelle, multirésolution, algorithmes génétiques…), inférence bayésienne sur les graphes, processus de points marqués, mise en place de solutions avancées pour la visualisation, le débruitage, le rééchantillonnage et la fusion de données multivariées, ainsi que pour les tâches de segmentation, de caractérisation et de classification en imagerie multi- (radio) et hyper/ultra- spectrale (optique).

Champs d'applications : images SONAR, images tri-bandes SPOT, séquence d'images infrarouges, images superspectrales et hyperspectrales astronomiques, imagerie multimodale médicale et biologique, imagerie polarimétrique…

Partenariats Recherche - Thèses soutenues - Thèses en cours - Quelques projets de recherche

Habilitation à diriger des recherches (HdR), « Contribution à l'analyse statistique des images en imagerie sonar et en océanographie  », Université de Bretagne Occidentale, Brest, 11 mai 2000

Responsabilités et engagements

• Responsable de l'équipe PASEO

  Le groupe PASEO de l'équipe Modèles, Images, Vision du LSIIT collabore de longue date avec des astronomes.( projet IDHA de l'ACI GRID 2001-2004, projet MDA de l'ACI MD 2003-2006 ) avec comme objectif le développement de méthodes originales en analyse d'images pouvant répondre aux besoins particuliers du secteur Sciences De l'Univers ( télédétection, imagerie planétaire, astrophysique ). Le domaine d'excellence du groupe est la modélisation de données complexes ( hyperspectrales, multimodales ) par des approches probabilistes ( inférence bayesienne, modèles a priori régularisants ) et la résolution du problème inverse lié à leur analyse. Le champ d'activité couvre des aspects méthodologiques ( modèles graphiques, densités de probabilité multidimensionnelles, modèles markoviens, ondelettes, processus de points marqués ) et la mise en place de solutions avancées pour : la visualisation, le débruitage, le rééchantillonnage et la fusion de données multivariées, ainsi que pour les tâches de segmentation, de caractérisation et de classification en imagerie multi- (radio) et hyperspectrale (optique).

  Le CDS de l'Observatoire de Strasbourg joue quant à lui un rôle clef au plus haut niveau international dans le développement de l'Observatoire Virtuel Astronomique (OVA). Par leurs expertises et savoir-faire historiques sur la mise en ligne de l'information astronomique, ses divers personnels font plus que participer à la définition des protocoles d'accès aux données, à la construction de modèles les décrivant, à la standardisation de la sémantique, à la mise en place d'outils génériques efficaces. Leur réputation sur ces axes n'est plus à faire. Le LSIIT et le CDS travaillent en collaboration depuis plus de dix ans.

• Membre élu au Comité Nationale Universitaire CNU section 61 (2011-2015)
• Professeur invité à l'Université de Houston, Computer Science Dpt, TX, USA (2012 Feb.-April)
• Responsable des Relations Internationale pour TELECOM PHYSIQUE Strasbourg depuis 2011
• Responsable du Master IRIV depuis 2005 (120 étudiants inscrits en M1 et M2)
• Responsable Europe du Dual Degree Atlantis depuis 2010: International Dual Master Degree, Computing, Robotics and Imaging for Surgery Platform (CRISP entre les Universités de Gainesville (Florida, US), Houston (Texas, US), Milano (Italy) et Strasbourg (France)
• Co-responsable du programme PUF avec l'Université de Houston (mobilité internationale, 2007-2011)
• Responsable scientifique LSIIT des projets ANR ASAP, ANR Dahlia/Muse
• Membre du bureau de direction, du Conseil de perfectionnement et du CA de l'ENSPS
• Co-responsable de l'axe transverse Imagerie, Physique et Systèmes (ImPhySy)
• Co-animateur de l'action Imagerie Multivariée du GDR ISIS (CNRS) de 2005 à 2008

Séminaires internes - Conférences Nationales et Internationales - Revues en Vision et Images

Thèses en préparation 

Ecole doctorale STUES , Ecole doctorale MSII

Florian Allard (2012-2015) : Discrimination entre des micro-organismes et leur environnement par traitement de signaux multivariés pour une énumération et une détection précoce et robuste (co-direction avec Y. Takakura, MdC, HdR)

François Lavigne (2011-2014) : Segmentation statistique 3d+t d’images IRM multimodales pour la quantification de la charge lésionnelle (co-direction avec J.-P. Armspach, IR CNRS, HdR)

Alban Meffre (2010-2013) : Modélisation et suivi de l’activité à domicile de personnes en situation de dépendance : détection de chutes et apprentissage automatique de scénarios d’alerte (co-direction avec P. Gancarski, MdC, HdR)

Thèses soutenues 

• Akram Belghtith  (2009-2012) : Indexation de spectres HSQC et d'images IRMF appliquée à la détection de bio-marqueurs (english) - Soutenue le 30 mars 2012 (co-direction avec J.-P. Armspach, IR CNRS, HdR)

• Benjamin Perret  (2007-2010) : Allocation Ministère, Caractérisation multibande de galaxies par hiérarchie de modèles et arbres de composantes connexes - Soutenue le 17 nov 2010 - (Publications)

• Steven Le Cam  (2006-2009) : ANR ASAP, Analyse temps-fréquence pour l'identification de signatures pulmonaires par modèles de markov cachés - Soutenue le 27 nov 2009 - (Publications)

• Christelle Gendrin (2005-2008) : Laboratoire Roche (Suisse) Chemical imaging and chemometrics for the analysis of pharmaceutical solid dosage forms - Soutenue le 13 nov 2008 - (Publications)

• Stéphanie Bricq  (2005-2008) : BDI CNRS/Région, Segmentation d’images IRM anatomiques multimodales et détection de lésions de Schlérose en Plaques - Soutenue le 6 nov 2008 - (Publications)

  Résultats du challenge MICCAI'08 à New-York : notre méthode classée comme la plus performante en segmentation et détection de lésions

• Matthieu Petremand (2003-2006) : Allocation Ministère, Analyse d'images hyperspectrales astronomiques - Soutenue le 20 nov 2006 - (Publications)

• Farid Flitti, (2002-2005) : Allocation Ministère,  Techniques de réduction de données et analyse d'images multispectrales astronomiques par arbres de Markov - Soutenue le 8 décembre 2005 - (Publications)

Thèse co-encadrée avec A. Al Falou (ISEN Brest)

• A. Boumezzough , 2005 : Processeur optoélectronique holographique de cryptage des données à haut débit pour les télécommunications

Thèses co-encadrées avec Patrick Bouthemy ( IRISA , Rennes)

Thèse co-encadrée avec Gilles Burel ( UBO, Brest) et K. Yao (Ecole navale):

• Hélène Thomas, 1998, Contribution à la reconnaissance des fonds marins en imagerie sonar .

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Partenariats Recherche

Projet MUSE : ANR DAHLIA (Projets Blancs 2008)

MUSE (Multi Unit Spectroscopic Explorer) est un spectro-imageur 3D opérant dans le visible, destiné à équiper un des foyers du Very Large Telescope (VLT). L'instrument est construit par un consortium de sept laboratoires européens dont le Laboratoire d'Astrophysique de Toulouse-Tarbes (LATT) et le Centre de Recherche Astronomique de Lyon
(CRAL, institut pilote). Le projet est actuellement dans sa phase de conception finale et sa livraison à Paranal (Chili) est prévue en 2011. L'équipe PASEO du LSIIT est impliquée dans ce projet dans lequel elle apporte son expertise en traitement des données hyperspectrale sous ses aspects fusion bayésienne, segmentation basée sur des modèles probabilistes, visualisation de données massives..

ANR Jeune Chercheur SPACE FUSION

L'affluence des données en observation de la Terre et de l'Univers et le nombre de bandes spectrales sont en constante augmentation, provoquant une redondance des données et une dimensionnalité très élevées, qui sont habituellement peu ou mal prises en compte en traitement d'images. La multiplicité des données, leur complexité et leur hétérogénéité rendent leur interprétation particulièrement difficile. L'un des premiers objectifs de ce projet est donc d'extraire l'information utile à partir de ces masses de données, afin de faciliter leur présentation pour permettre une analyse plus aisée, mais aussi plus précise.

A cet effet, pour pallier la redondance d'information, nous proposons de développer et d'appliquer de nouvelles méthodes de fusion et reconstruction de données. L'originalité du projet consiste à traiter la fusion de données comme l'estimation d'un seul modèle, de résolutions spatiale et spectrale arbitraires, à partir d'un certain nombre d'observations hétérogènes issues éventuellement de plusieurs capteurs. Il s'agit donc de construire un objet géométrique et radiométrique qui coïncide au mieux avec les observations effectuées, tout en intégrant l'information utile présente dans les données initiales.

En imagerie astronomique, on cherchera à obtenir une image à la fois nette, bien échantillonnée, exempte de bruit et éventuellement super-résolue. Dans le cadre de l'Observatoire virtuel, on souhaitera par exemple fusionner des informations multispectrales hétérogènes. En imagerie planétaire ou terrestre, pour combiner plusieurs images satellitaires il faudra prendre en compte la topographie du terrain et les paramètres d'observation.

Nous commencerons par définir un modèle génératif multidimensionnel permettant de décrire la formation d'images à partir d'un seul modèle multibandes, pouvant être une image 2D ou bien une surface 3D. L'estimation des paramètres du modèle et des incertitudes associées sera effectuée par une méthode d'inférence bayésienne hiérarchique, qui constitue l'une des innovations de ce projet. Ceci permettra d'intégrer la physique des objets étudiés en traduisant les connaissances a priori, et des modèles d'observation décrivant la chaîne d'acquisition de données (formation et dégradation des images). L'approche restera ouverte puisqu'elle permettra aussi d'incorporer de nouvelles données au modèle au fur et à mesure de leur disponibilité, pour la mise à jour du modèle..

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Imagerie astronomique 2008-2012 Multi Unit Spectroscopic Explorer ANR DAHLIA : wiki ANR DAHLIA QuickVisualization Fusion Hyperspectrale Deconvolution Hyperspectrale Imagerie Physique Multivariée European Virtual Observatory Classification multispectrale des galaxies Détection de galaxies à faible brillance de surface 2005-2008 ANR SpaceFusion 2005 2003-2006 Projet ACI MDA 2001-2004   Observatoire Virtuel et European VO Projet IDHA  : Images Distribuées Hétérogènes pour l'Astronomie, ACI GRID Imagerie et Robotique Médicale et Chirurgicale 2011-... Création d'un Institut Hospitalo-Universitaire à Strasbourg   2010-2013 Services et d’aide à la personne pour la recherche de sohutions innovantes en télémédecine et assistance à domicile Imagerie, Robotique Médicale et Chirurgicale : IRMC Première Plate-forme d’IRM interventionnelle en Europe dédiée aux soins, à la recherche et à l’enseignement 2008-2012 Innovations thérapeutiques L'Alsace mise sur la médecine du futur   Institut de Recherche contre les cancers de l'appareil digestif, IRCAD 2005-2009 Télémédecine Ecole de l'Auscultation (ANR ASAP) 2005-... Pôle de compétitivité à vocation mondiale Institut de Physique Biologique, IPB , UMR CNRS 7004 2001-2004 Programme mobilisateur multi-laboratoires soutenu par le CNRS

L'action Globalisation des ressources informatiques et des données (ACI 2001 et ACI 2003)

Dans un contexte international fortement compétitif, où le développement de logiciels pour ces plates-formes globales repose de plus en plus sur la capacité à intégrer des approches complémentaires, mettant en jeu des disciplines et des compétences variées, l'objectif est de dynamiser et de rendre opérationnelle, à un moment critique, la contribution des équipes de recherche françaises dans le domaine.
Il s'agit d'amplifier les activités de recherche sur les développements de logiciels permettant la conception et la mise en œuvre de ces infrastructures globales et de développer des actions pluridisciplinaires en vue de l'utilisation de ces équipements, de soutenir les équipes déjà actives, en attirant de nouveaux acteurs, de favoriser les rencontres entre concepteurs de nouvelles solutions et utilisateurs.
Les communautés d'utilisateurs potentiels de ces recherches sont associées aux réflexions et aux actions menées. (sources : Ministère de la Recherche)