Informations personnelles
| François ROUSSEAU |
| Chargé de recherche |
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Activités de recherche
Le but des études relatives à la maturation du cerveau est l’approfondissement de notre compréhension du développement du cerveau et des liens entre les modifications cérébrales et le développement cognitif. Ce type d'étude est fondamental pour pouvoir proposer une aide au diagnostic efficace et un suivi clinique des pathologies cérébrales (évolution, influence d’un traitement). Des études de grande ampleur ont commencé pour l'analyse du cerveau chez l'enfant et l'adulte. Cependant, la maturation cérébrale chez le fœtus et le nouveau né n'a que peu été étudiée in-vivo. Dans ce contexte, l'imagerie par résonance magnétique (IRM) est un outil fondamental. Chez le foetus, grâce au développement de séquences d'acquisition ultra-rapides, l'IRM permet aujourd’hui d'obtenir des informations complémentaires à l'échographie traditionnelle.
La détection de changements significatifs entre deux images demeure un problème délicat. Dans ce contexte, une méthodologie récemment proposée par Desolneux émerge : l'approche a contrario. Il s'agit d'une approche non paramétrique présentant l'avantage de prendre en compte dans le processus de décision l'information contextuelle et différentes valeurs de seuil de détection. Nous étendons ici cette approche de manière à traiter des images multimodales desquelles sont extraites différentes images de mesure. Pour cela, deux règles de fusion sont développées de manière à combiner l'information provenant des images de mesure et celle provenant des différents seuils de détection. De plus, une nouvelle règle de décision, basée sur des tests de permutation, est proposée. La méthode a été appliquée au problème de détection de changements dans des images IRM dans le contexte de la sclérose en plaques.
Avec : S. Faisan, F. Heitz, JP. Armspach, Y. Chevalier, F. Blanc, J. de Seze, L. Rumbach, S. Sharma, V. Noblet
Publications associées : Gretsi 2007, ISBI 2008, MICCAI 2009
Le développement de séquences 2D ultra-rapide permet l'utilisation en clinique de l'IRM foetale. Cependant, le temps d'acquisition des coupes reste critique et doit être le plus rapide possible afin de réduire l'impact des mouvements du foetus dans l'image. Ainsi, un ensemble de coupes 2D sont généralement acquis pour les études cliniques, avec la présence de mouvements entre les coupes. Nous avons proposé une méthode permettant de corriger les mouvements du foetus ainsi que les artefacts en intensité afin de reconstruire en 3D un volume IRM haute résolution.
Avec: C. Studholme, O.A. Glenn, C. Carranza-Rodriguez, B. Iordanova, D. Vigneron, J. Barkovich
Publications associées: Academic Radiology 2006 (doi,HAL)
Les ultrasons sont une modalité d'imagerie médicale peu coûteuse, d'une innocuité quasi-totale pour le patient et qui permet de suivre le mouvement de structures anatomiques déformables en temps réel. L´échographie 3D permet de circonvenir aux inconvénients de l'échographie 2D classique et permet également d'entrevoir de nouvelles possibilités dans le domaine du diagnostic médical. Lors de l'acquisition des données, l'étape de calibration du système main-libre est primordiale. Nous proposons d'une part une méthode de calibration temporelle automatique qui n'impose aucune contrainte sur les mouvements de la sonde utilisés et d'autre part une méthode de calibration spatiale précise, robuste et automatique. Cette dernière a été évaluée à l'aide de séquences synthétiques puis réelles. Des évaluations comparatives avec différentes méthodes de calibration ont permis de dégager les intérêts et les qualités de la méthode proposée.
Avec: P. Hellier et C. Barillot
Publications associées : Thèse 2003, MedIA 2005, TMI 2006a, TMI 2006b
Nous avons proposé une méthode de recalage dédiée aux données ultrasonores. Afin de prendre en compte les particularités des images échographiques, nous avons développé une nouvelle mesure de similarité statistique reposant sur une information de texture. Nous utilisons cette mesure pour des problèmes de recalages rigides de volumes échographiques. Lors de mon post doctorat, j'ai travaillé sur le problème de recalage mono et multimodal pour des images IRM spectroscopiques.
Avec: R. Fablet, C. Barillot, C. Studholme, A. Maudlsey
Publications associées : NMR in Biomedicine 2006, ICIP 2003
Publications
Pages : 1 2 359 publications
Publications en 2012
Articles dans des revues internationales à comité de lecture
White matter atrophy and cognitive dysfunctions in neuromyelitis optica 
PLoS ONE, 33878 pages , Vol. 7, Num. 4, doi:10.1371/journal.pone.0033878, avril 2012
Early folding patterns and asymmetries of the normal human brain detected from in utero MRI
Cerebral Cortex, pp. 13--25, Vol. 22, Num. 1, doi:10.1093/cercor/bhr053, janvier 2012
Reconstruction of Scattered Data in Fetal Diffusion MRI
Medical Image Analysis, pp. 28--37, Vol. 16, Num. 1, doi:10.1016/j.media.2011.04.004, janvier 2012
Publications en 2011
Articles dans des revues internationales à comité de lecture
Atlas-Free Surface Reconstruction of the Cortical Grey- White Interface in Infants
PLoS ONE, 27128 pages , Vol. 11, Num. 6, novembre 2011
A supervised patch-based approach for human brain labeling
IEEE Transactions on Medical Imaging, pp. 1852--1862, Vol. 30, Num. 10, doi:10.1109/TMI.2011.2156806 , octobre 2011
IEEE Transactions on Medical Imaging, pp. 1704--1712, Vol. 30, Num. 9, doi:10.1109/TMI.2011.2143724 , septembre 2011
Local Tissue Growth Patterns Underlying Normal Fetal Human Brain Gyrification Quantified In Utero
The Journal of Neuroscience, pp. 2878--2887, Vol. 31, Num. 8, doi:10.1523/JNEUROSCI.5458-10.2011, février 2011
A non-local fuzzy segmentation method: Application to brain MRI
Pattern Recognition, pp. 1916--1927, Vol. 44, Num. 9, doi:10.1016/j.patcog.2010.06.006, 2011
Interactive segmentation based on component-trees
Pattern Recognition, pp. 2539--2554, Vol. 44, Num. 10--11, doi:10.1016/j.patcog.2011.03.025, 2011
FI : 2.554
Articles dans des revues nationales à comité de lecture
Neuromyélite optique de Devic, troubles cognitifs et imagerie cérébrale par résonance magnétique
Revue neurologique, pp. 7--8, Vol. 167, Num. S1, doi:10.1016/S0035-3787(11)70006-6, janvier 2011
FI : 0.605
Communications internationales avec actes
Spatiotemporal morphometry of adjacent tissue layers with application to the study of sulcal formation, Medical Image Computing and Computer Assisted Intervention
Toronto, Canada, pp. 476--483, Springer-Verlag, Lecture Notes in Computer Science, Vol. 6892, doi:10.1007/978-3-642-23629-7_58, septembre 2011
Probabilistic Tractography Using Q-Ball Modeling and Particle Filtering, Medical Image Computing and Computer Assisted Intervention
Toronto, Canada, pp. 209--216, Springer-Verlag, Lecture Notes in Computer Science, Vol. 6892, doi:10.1007/978-3-642-23629-7_26, septembre 2011
Human Brain Labeling Using Image Similarities, 24th IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition
Colorado Springs, États-Unis, pp. 1081--1088, IEEE, juin 2011
SLIMMER: SLIce MRI motion estimation and reconstruction tool for studies of fetal anatomy , SPIE Medical Imaging
Lake buena Vista, États-Unis, Proc. SPIE 7962, doi:10.1117/12.878489, février 2011
Detection and mapping of delays in early cortical folding derived from in utero MRI, SPIE Medical Imaging
Lake buena Vista, États-Unis, Proc. SPIE 7962, doi:10.1117/12.877749, février 2011
Segmentation of the cortex in fetal MRI using a topological model, IEEE International Symposium on Biomedical Imaging
Chicago, États-Unis, pp. 2045--2048, IEEE, 2011
Data-driven cortex segmentation in reconstructed fetal MRI by using structural constraints, CAIP 2011
Séville, Espagne, pp. 503--511, Lecture Notes in Computer Science, Vol. 6854, doi:10.1007/978-3-642-23672-3_61, 2011
Communications nationales avec actes
Bordeaux, France, septembre 2011
Reconstruction Methods for in-utero Fetal Brain MRI, Recherche en Imagerie et Technologies pour la Santé (RITS)
Rennes, France, avril 2011
Communications et publications diverses
Robust 3D reconstruction from motion scattered multislice MRI using second order models and structure tensor weighted kernel regression, MICCAI Workshop: Image Analysis of Human Brain Development
Toronto, Canada, septembre 2011
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