CRAN - Campus Sciences
BP 70239 - 54506 VANDOEUVRE Cedex
Tél : +33 (0)3 72 74 52 90 Fax : +33 (0)3 72 74 53 08
cran-secretariat@univ-lorraine.fr
 
 
Sujet de Thèse : Construction d’images panoramiques de peau étendues et hautement résolues : recalage dynamique et mosaïquage temps réel
Dates : 2014/10/24 - 2017/12/31
Etudiant : Khuram FARAZ
Directeur(s) CRAN : Walter BLONDEL , Christian DAUL
Description : Cadre du projet
Les travaux de thèse proposés s’inscrivent dans le cadre du projet de recherche et développement collaboratifs intitulé « InnovaTICs-Dépendance », pluriannuel (2014-2017), réunissant : trois partenaires industriels de la Région Lorraine (SEFAM à Villers-lès-Nancy, SD Innovation et Dupont Médical à Frouard), le Centre d’accueil et de Ressources pour entreprises du Pays du Val de lorraine (CAREP) à Pompey et notre laboratoire de recherche académique (CRAN, UMR 7039 Université de Lorraine - CNRS).
La contribution du CRAN concerne plus particulièrement le développement d’une solution originale d’imagerie multimodalités pour le télédiagnostic de pathologies cutanées (lésions bénignes, malignes, plaies etc.) incluant des innovations techniques (nouveau dispositif d’imagerie portatif et communicant, imagerie multimodalités) et scientifiques (algorithmes robustes et rapides de recalage et mosaïquage d’images).

Le sujet de thèse correspond à une recherche méthodologique en traitement d’images ayant pour finalité applicative l’aide au diagnostic et au suivi de pathologies de la peau. L’objectif de cette thèse est d’utiliser les séquences vidéo fournies par un dispositif portatif innovant d’imagerie multimodalités pour construire, en temps réel, des images panoramiques (mosaïques) hautement résolue et à champs de vue très étendu.
Cette approche constitue une solution innovante particulièrement bien adaptée au domaine de la télésanté qui intéresse les infirmières et les médecins (généralistes, dermatologues) qui sont impliqués dans le diagnostic et la prise en charge des pathologies cutanées des personnes dépendantes (à domicile, en établissement spécialisés de type EPAHD).

Positionnement
Un des enjeux scientifiques de cette thèse réside dans le développement d’algorithmes originaux de cartographie de surfaces très étendues de peau qui soient automatiques, robustes et rapides.
L’équipe du CRAN possède une solide expérience dans le domaine du recalage 2D et du mosaïquage d’images pour la cystoscopie (examen endoscopique dans la vessie). Au niveau international, notre équipe est l’une des rares à avoir publié des algorithmes de mosaïquage [1-3] prenant en compte la variabilité des textures et le manque de primitives images dans le cas de la paroi des vessies. Notre équipe est aussi la seule à apporter des solutions algorithmiques au problème de mosaïquage « temps réel » dans ces conditions. Les seuls travaux comparables sur la peau humaine sont ceux réalisés à Stanford University (USA) mais qui concernent l’imagerie cutanée par microscopie confocale avec pour but l’élargissement du champ de vue et l’amélioration du rapport signal-sur-bruit.
Les objectifs et défis de cette thèse sont donc de concevoir de nouvelles méthodes de cartographie suffisamment rapides pour obtenir une reconstruction « en direct » au cours de l’examen clinique et à partir d’un grand nombre d’images (vidéo) aux contenus très variables compte tenu des caractéristiques de la peau : absence/présence de texture, de primitives images, de relief, de couleurs etc.

Problèmes scientifiques/méthodologiques
Deux types d’approches peuvent être envisagés pour recaler les images. Un premier type consiste à trouver les paramètres « optimaux » d’une transformation géométrique, choisie a priori entre les images à recaler, en maximisant un critère de ressemblance (mesure de similarité : énergie ou fonction coût). Le deuxième type d’approche détermine le champ de vecteurs qui permet de relier les pixels homologues de l’image source et cible (techniques de flot optique).
Dans le cas des approches cherchant à optimiser des transformations géométriques, un des problèmes est la détermination de mesures de similarité performantes pour permettre un recalage rapide et précis tout en restant robustes vis-à-vis des variabilités inhérentes à la scène (texture, primitives images). Concernant les techniques de flot optique, le problème réside dans la détermination de termes d’attaches aux données et de régularisation robustes vis-à-vis notamment des conditions d’illumination variables lors de l’acquisition des images.

Dans le cas des images de surfaces de peau, leur contenu en termes de données iconiques est en effet très variable : présence ou absence plus ou moins marquée de primitives images, de textures, de pilosité sur la peau, de phototype cutané (induisant des propriétés optiques et de réflectance variées), de couleurs (selon l’activité vasculaire, inflammatoire, cicatricielle), de forme de surface selon le site anatomique (dos, visage, bras, jambe, pied), de relief (cicatrices, lésions). Pour prendre en compte ces problèmes, des approches hybrides sont envisagées pour effectuer le recalage des données à l’aide de fonctions d’énergie calculées à partir de primitives géométriques et/ou données iconiques dans les images. En effet, les méthodes de flot optique ou celles minimisant un critère de similarité, peuvent être associées à des techniques de recalage basées sur des caractéristiques (primitives) images lorsque celles-ci peuvent être extraites. Il s’agit alors de commuter automatiquement entre ces différentes techniques de recalage en fonction du contenu de la scène et/ou de concevoir de nouvelles fonctions d’énergie associant des termes basés sur des primitives images et sur des données iconiques.
La construction d'une image panoramique en temps réel implique une minimisation des temps de calcul. Dans cet objectif, des solutions de sélection dynamique d’images à recaler en fonction de leur qualité ou contenu informatif seront élaborées, nécessitant des algorithmes capables de recaler des images possédant des surfaces de recouvrement plus faibles. Un autre aspect du mosaïquage d’image réside enfin dans la correction des cartes construites afin de minimiser les discontinuités de texture et les gradients de couleur ou d’intensité des pixels dus aux changements de points de vue de la caméra.
Mots clés : Traitement d’images, recalage, flot optique, image panoramique, imagerie médicale, peau, télésanté
Conditions : Début prévisionnel : Second semestre 2014 (entre le 01/07 et le 01/09/2014)
Durée : 36 mois

Financement : ~1450 euros net / mois dans le cadre du projet « InnovaTICs-Dependance » co-financé par le Conseil Régional de Lorraine (Agence de Mobilisation Economique) et le Fonds Européen de Développement Economique et Régional

Laboratoire d’accueil : Centre de Recherche en Automatique de Nancy (CRAN), UMR 7039 CNRS-UL
Département Santé Biologie Signal (SBS)
Lieu de travail : CRAN, site Brabois (Vandoeuvre-lès-Nancy)

Encadrement : Directeur de thèse : Prof. Walter Blondel (CRAN), walter.blondel@univ-lorraine.fr
Co-directeur de thèse : Prof. Christian DAUL (CRAN), christian.daul@univ-lorraine.fr
Dr. Sylvain Gioux (Harvard Medical School, Boston, USA)
Dr. Marine Amouroux (CRAN), chef de projet CRAN pour InnovaTICs-Dépendance
marine.amouroux@univ-lorraine.fr

Profil du candidat recherché :
- diplômé d’un Master Recherche spécialisé en traitement d’images voire mathématiques appliqués
- Ayant une expérience forte en programmation : Matlab, C/C++,
- Possédant un très bon niveau d’anglais (parlé et écrit)
- Autonome et dynamique : recherches bibliographiques, propositions d’idées, rédaction d’articles scientifiques
- Motivé par le développement de solutions innovantes pour la télésanté
- Capable de synthétiser et d’intégrer des informations en provenance des différents partenaires (industriels et médicaux/paramédicaux) et collaborateurs impliqués dans le projet
Les compétences spécifiques et complémentaires seront apportées par l’encadrement et les partenaires.

Contacter : Prof. Walter Blondel, walter.blondel@univ-lorraine.fr
Prof. Christian DAUL (CRAN), christian.daul@univ-lorraine.fr
CRAN, Site ENSEM, 2 avenue de la forêt de Haye, 54516 Vandoeuvre-Lès-Nancy
Département(s) :
Santé - Biologie - Signal
Financement : Financement : ~1450 euros net / mois dans le cadre du projet « InnovaTICs-Dependance »
Publications : [hal-00150301 - version 1], [hal-00441663 - version 1], [hal-00712694 - version 1]    + CRAN - Publications