Collaborations / Projets

Les pathologistes utilisent leur outil de travail, le microscope, depuis le 17ème siècle et la plus grande partie de leur analyse est visuelle. C'est pourquoi l'imagerie pathologique est devenue un environnement d'imagerie médicale d'importance grandissante qui présente de nombreux défis. La toute dernière génération de stations d' imagerie pathologique permet de disposer d'interfaces pour la microscopie virtuelle par l'Imagerie d'une Lame Entière (ILE). L' ILE produit cependant des images énormes pour une unique lame (environ 30 Go) et la gestion de telles masses de données représente un réel défi de cette nouvelle ère de la microscopie numérique. Les images d' ILE sont représentées par un seul fichier contenant l'image à pleine résolution et par une séquence d'images codant différentes résolutions de l'image de base. Ce type d'images a donc la particularité de faire apparaître différentes structures à différentes résolutions. Ces images mêlent de façon intrinsèque une représentation multi-résolution et multi-échelle. Ce projet de recherche est consacré à la conception et à la validation d'un modèle permettant de coder les différentes structures contenues dans de telles images à leur résolution intrinsèque. Le modèle sera validé à l'aide de deux applications (en histologie et en cytologie) sur des images d'ILE en collaboration avec le centre anti-cancéreux François Baclesse. Ce projet présente donc deux volets innovants : l'un fondamental sur la structuration et la segmentation hiérarchique d'images et l'autre applicatif en imagerie pathologique par le traitement d'images d'ILE.

Le projet s'inscrit dans le cadre du thème "sécurité dans les télécommunications" et plus particulièrement au sein du sous-thème "privacy" : intimité numérique du patrimoine. Il se propose de définir des solutions ayant pour objet la régénération d'une clé cryptographique à partir de données biométriques. Reposant sur "ce qu'est une personne", la biométrie fait appel à des données sensibles à caractère personnel. L'autorisation de la Commission Nationale Informatique et Liberté (CNIL) est nécessaire avant toute mise en exploitation. La presse s'est récemment faite l'écho de fins de non-recevoir délivrées par la CNIL pour certaines demandes d'exploitation de techniques biométriques. L'intégration transversale de technologies biométrique et cryptographique, objet du projet, est une réponse aux préconisations émises par la CNIL. Il est ainsi proposé de définir et de mettre en oeuvre des solutions permettant de régénérer la clé cryptographique d'une personne à partir de ses données biométriques, sans recourir au stockage de données sensibles à caractère personnel. Cette clé pourrait être utilisée pour authentifier la personne, signer des messages ou effectuer des opérations de chiffrement par exemple. La principale difficulté à surmonter est liée au fait que les données biométriques d'une même personne varient d'une capture à une autre. Ceci ne favorise pas la régénération de la clé qui devra être toujours la même pour cette personne. Un effort de recherche est donc nécessaire pour trouver des réponses appropriées à ce contexte donné. Les champs d'application du projet sont ceux du marché de la biométrie, mais aussi, et de façon plus générale, ceux de l'authentification et du contrôle d'accès. La biométrie est en effet une alternative ergonomique aux mots de passe, trop nombreux et trop souvent mal choisis pour être efficaces, et une alternative aux solutions basées sur un objet personnel. Les partenaires à ce projet sont les sociétés et centres de recherche universitaires FRANCE TELECOM (porteur du projet), ATMEL, GET/INT, et GREYC.

Au fur et a mesure que la puissance des ordinateur augmente, les chercheurs utilisent des outils de plus en plus complexes pour la reconnaissance de formes et l'analyse d'image. La théorie des graphes constitue un outils extrêmement puissant dans ce cadre. Tout au long du processus qui part des stimuli à l' interprétation globale de la scène, les graphes sont utilisés pour différentes taches : graphes hiérarchiques pour la segmentation d'images et pour le contrôle des stratégies perceptuelles, appariement de graphes pour la reconnaissance de formes et l'analyse d'images, manipulation de graphes pour la classification, graphes conceptuels pour la représentation d'informations relationnelles et structurelles, la notion temporelle pouvant également être représentée dans le formalisme des graphes. Par exemple, beaucoup de travaux déjà ont été effectués au cours de ces dernières années prouvant que les graphes sont parfaitement appropriés à la segmentation d'image et plus généralement à l'analyse d'image. Les graphes sont efficaces comme outils de traitement et de représentation en reconnaissance de formes et en analyse d'images quand des données complexes et irrégulièrement échantillonnées doivent être analyser. Le but de ce Comité technique est de fédérer et encourager des travaux de recherches en reconnaissance de formes et en analyse d'image utilisant le cadre théorique des graphes. Parmi les thèmes couverts par le TC-15, nous pouvons énumérer : Classification de graphes ; appariement de graphes ; segmentation basée sur des graphes; pyramides irrégulières(de graphes) ; représentation de formes par graphes; graphes et diagrammes de voronoï ; graphes et structures rigides (quadtrees, pyramides régulières) ; graphes d'aspect ; transformations de graphes ; navigation par graphes. Notez que certains de ces thèmes sont liées à d'autres domaines comme évidemment la théorie des graphes, les automates, les machines à état fini, la robotique, l'automatique et la commande,réseaux de données/réseaux de Pétri. Le TC15 est actuellement présidé par Luc Brun. Son site Web est hébergé par le GREYC (voir lien plus bas).

Nous avons collaboré avec l'IFP dans le but de proposer un ensemble complet de traitements pour analyser et extraire les structures internes d'un matériau composite. Dans une première étape, nous avons traité des images acquises par rayons X en appliquant des techniques d'EDP et d'analyse harmonique à la pointe de l'état de l'art, pour le débruitage, le réhaussement de contraste, et la séparation en composantes morphologiques. Un filtrage non-linéaire final de ces images nous a permit d'isoler les structures filamentaires intéressantes, en préservant des détails très fins dans les images. Dans un second temps, nous avons extrait les courbes correspondantes à ces structures par un algorithme spécifique de suivi de fibres basés sur une géométrie tensorielle.