TexTEP Analyse statistique de textures par réseaux de neurones convolutifs profonds en imagerie moléculaire TEP et TEMP pour les pathologies neurodégénératives

Résumé

Le projet s’intègre dans un contexte global interdisciplinaire mêlant les Sciences de la Vie et de la Santé, aux Sciences de l’Information, et plus précisément l’imagerie moléculaire cérébrale au traitement multidimensionnel des signaux, en impliquant notamment dans une approche collaborative l’Institut Fresnel et l’institut de Mathématique de Marseille. L’objectif est de développer des méthodologies statistiques pour la classification de textures en utilisant une approche bayésienne mêlant une modélisation des images par des champs aléatoires et Réseaux de Neurones Convolutifs Profonds. Ces méthodologies sont conçues en vue de traiter des données issues de l’imagerie moléculaire par Tomographie par Emission de Positons (TEP) et Tomographie d’Emission Mono-Photonique (TEMP) afin d’améliorer la prise en charge de maladies cérébrales neurodégénératives, en exploitant les informations spatiales, temporelles et multi-paramétriques (multi-cibles) de ces modalités d’imagerie.

Mots clés

Partenaires du projet

INSIS

Eric GUEDJ

(UMR7249) Marseille, France

INSMI

Frédéric Richard

Institut de Mathématiques de Marseille (I2M)

(UMR7373) France

Mme Farideh BAZANGANI
Mme Farideh BAZANGANI
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