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Quelques exemples des thèmes de recherches : Traitement et analyse d'images

Applications


Prétraitement

Un exemple de prétraitement préservant le contraste.
bruit image bruitée segmentée Image bruitée lissée Image bruitée lissée
Image bruitée Image bruitée segmentée par la LPE (Ligne de Partage des Eaux) Image bruitée lissée par diffusion par surface pondérée Image lissée segmentée par la LPE

Morphologie continue pondérée
Image initiale de vaisseaux (angiographie) Erosion continue non pondérée, 20 itérations Erosion continue pondérée, 20 itérations Erosion continue pondérée, 100 itérations
Image initiale de vaisseaux Erosion continue non pondérée, 20 itérations Erosion continue pondérée, 20 itérations Erosion continue pondérée, 100 itérations

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Extraction et représentation par contours actifs

Diagramme de Voronoï
Diagramme de Voronoï de points surposé aux points Diagramme de Voronoï d'objets surposé à l'image artificielle d'objets
Diagramme de Voronoï d'objets surposé à l'image binaire de cellules d'une coupe histologique Diagramme de Voronoï d'objets surposé à l'image artificielle d'objets

Détection de structures linéaires
Détection de structures linéaires entre un point de départ et un point d'arrivée Détection de structures linéaires entre un point de départ et plusieurs points d'arrivée
Détection de structures linéaires entre un point de départ et un point d'arrivée Détection de structures linéaires entre un point de départ et plusieurs points d'arrivée

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Applications

Immunomarquage de l'immunomarquage (Collaboration avec le centre de lutte contre le cancer F.Baclesse Caen)

Détection des des amas de cellules tumorales (lobules)
Image Initiale cancer du sein grossissement 33 Diffusion non linéaire couleur Image binaire des lobules Image initiale superposée au contours des amas de cellules tumorales (lobules)
Détection des des amas de cellules tumorales (lobules)
Image Initiale cancer du sein grossissement 33 Diffusion non linéaire couleur Image binaire des amas de cellules tumorales (lobules) Image initiale superposée au contours des amas de cellules tumorales (lobules)

Détection des noyaux marqués et non marqué à l'intérieur des lobules
Détection de tous les noyaux de l'image (contours superposés à l'image initiale) Détection des noyaux tumoraux (tous les noyaux à l'intérieur des lobules) Classification
Détection de tous les noyaux de l'image (contours superposés à l'image initiale) Détection des noyaux tumoraux (tous les noyaux à l'intérieur des lobules) Classification en deux classes : noyaux marqués et noyaux non marqués.

Une troisième classe apparaît pour les noyaux incertains : trop faiblement marqués pour être classés dans la classe des marqués et assez marqués pour ne pas être dans la classe des non marqués.

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Architecture osseuse (Collaboration avec le département de rhumatologie du CHU de Caen)

Image initiale de coupe histologique de l'os du fémur d'un rat Masque de la zone d'intérêt (classe des traits noirs) Os trabéculaire (classe de l'os en vert) Squelette morphologique de l'image binaire de l'os trabéculaire Représentation des points terminaux et des points de jonction du squelette
Image initiale de coupe histologique de l'os du fémur d'un rat Masque de la zone d'intérêt (classe des traits noirs) Os trabéculaire (classe de l'os en vert) Squelette morphologique de l'image binaire de l'os trabéculaire Représentation des points terminaux et des points de jonction du squelette

Il existe 4 classes sur l'image initiale :

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Détection des mitoses (Collaboration avec le CHR Pasteur de Cherbourg)

Image intiale Segmentation d'une figure de mitose superposée à l'image initiale
Image intiale Segmentation d'une figure de mitose superposée à l'image initiale
Les mitoses sont des cellules en cours de division. Elles ont un certain nombre de caractéristiques typiques de taille, de forme et d'intensité. Le but est de compter le nombre de mitoses d'une préparation ou d'une série. Ces images de cytologie doivent être segmentées pour en extraire les objets cellulaires qui seront ensuite caractérisés pour ne compter que les mitoses.

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Modélisation des céramiques (Collaboration avec M.Coster et JL.Chermant LERMAT Caen)

Matériaux faible grossissement Matériaux fort grossissement
Matériaux faible grossissement Matériaux fort grossissement


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greyc cnrs ismra université de Caen Dernière mise à jour : 10/03/2002