Advanced medical image processing: modalities and medical insights
Master InformatiqueParcours Nouvelles technologies pour la santé (NTS)
Compétences requises
Outils fondamentaux de traitement d’image et du signal
Traitements des images médicales
Dispositifs d’imagerie médicale
Problèmes inverses
Analyse statistique / régression
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Basic tools of signal and image processing
Medical image processing
Medical imaging devices
Inverse problems
Statistical analysis / regression
Compétences visées
Ce cours a pour but de présenter des problématiques avancées de traitement d’images médicales spécifiques à certaines modalités d’imagerie (IRM de diffusion, IRM fonctionnelle, élastographie) et certaines applications (imagerie préclinique, imagerie diagnostique, radiothérapie).
À l'issue de cet enseignement, l'étudiant aura appris à analyser et à mettre en œuvre des méthodes permettant la résolution de certains problèmes avancés de traitement d’images médicales.
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This course aims to introduce advanced processing issues specific to certain medical image imaging modalities (diffusion MRI, functional MRI, elastography) and applications (preclinical imaging, diagnostic imaging, radiotherapy).
After this lecture, the student will have learned how to analyze and implement methods for solving some advanced problems in medical image processing.
Syllabus
IRM de diffusion (M. Mondino, 4h) : rappel sur la physique de l'acquisition, correction de distorsion et d'artéfacts, estimation du tenseur de diffusion, caractérisation et visualisation des propriétés de diffusion, extraction des faisceaux de fibres de la substance blanche, problèmes classiques de traitement en IRM de diffusion (interpolation, recalage, détection de changement, construction d'atlas), applications médicales.
Imagerie fonctionnelle (M. Sourty, 4h) : acquisition (effet BOLD, notion de paradigme) et traitement (modèle linéaire général pour la théorie et SPM pour la pratique)
Elastographie (J. Vappou, 4h) : traitement des données et images IRM dans le cadre de l'Élastographie par Résonance Magnétique (ERM). Utilisation de problèmes inverses pour l'estimation de propriétés biomécaniques.
Imagerie préclinique (C. Po, 4h) : Rappel des techniques d'imagerie préclinique, modèles animaux et spécificités des rongeurs par rapport à l'Homme, fusion d’images multimodales, segmentation.
Le point de vue du radiologue (M. Ohana, 2h) : besoins réels du point de vue de l’utilisateur, défis actuels en imagerie médicale et exemples concrets d’applications.
Le point de vue du physicien médical (Ph. Meyer, 2h) : Exemples d’applications et développement de l’apprentissage profond dans le workflow de radiothérapie.
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Diffusion MRI (M. Mondino, 4h): acquisition, distortion and artifacts correction, diffusion tensor estimation, characterization and visualization of diffusion properties, extraction of the white matter fiber bundles, standard image processing problems in Diffusion MRI (interpolation, registration, change detection, Atlas construction), medical applications.Functional MRI (M. Sourty, 4h): acquisition (BOLD effect, paradign) and processing (theory: general linear model, practice: SPM).
Elastography (J. Vappou, 4h): processing of data and images acquired in Magnetic Resonance Elastography (MRE). Using inverse problems for estimating biomechanical properties.
Preclinical imaging (C. Po, 4h): preclinical imaging techniques, animal models and rodent specificities compared to humans, multimodal image fusion, segmentation.
Insights from the radiologist (M. Ohana, 2h): practical needs from the user perspective, current challenges in medical imaging and real-world examples.
Insights from the medical physicist (Ph. Meyer, 2h): Examples of applications and development of deep learning in the radiation therapy workflow.
Informations complémentaires
Pour les étudiants du parcours Imagerie, robotique médicale et chirurgicale suivant cette matière dans le cadre du bloc 1 et 2 de l'UE 4 - IRMC "hors cursus ingénieur", celle-ci est équivalente à 3 ECTS.