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
TEP, Analyse de texture, Réseaux de Neurones Convolutifs Profonds, Imagerie moléculaire, aide au diagnostic

Partenaires du projet

INSIS
GUEDJ Eric
(UMR7249) Marseille France
INSMI
Richard Frédéric
Institut de Mathématiques de Marseille (I2M) (UMR7373) France
Mme Farideh BAZANGANI
Crédit photo : Mme Farideh BAZANGANI

Pour plus d’informations https://www.fresnel.fr/spip/?lang=fr