Analyse spatio-temporelle d'images IRM d'enfants et de nouveaux-nés – STAP

Les avancées en imagerie médicale nécessitent de developper des méthodes quantitatives ou semi-quantitatives pour améliorer les résultats de l'analyse des images. Les avancées en analyse d'images médicales offrent de tels outils, mais concernent encore peu l'imagerie cérébrale pédiatrique. Pourtant la demande médicale augmente dans ce domaine. Ce projet contribue à combler ce manque, en imagerie par résonance magnétique (IRM) du cerveau du petit enfant, nouveau-né et prématuré. Cela pose des questions spécifiques dues au contraste particuler entre les substances grise et blanche pendant le processus de myélinisation, l'évolution rapide mais observée de manière non continue des structures cérébrales et de pathologies éventuelles, and la forte variabilité intra et inter-sujets.
Extraire et interpréter des informations pertinentes à partir de données sont une question fondamentale dans les situations, comme ici, où les données peuvent être bruitées, ambigues, peu nombreuses dans leur dimension temporelle, mais où il existe des connaissances exploitables, qui peuvent évoluer. Nous développerons des représentations structurelles des connaissances et des informations dans les images (graphes, hypergraphes), et les exploiterons pour guider l'interprétation spatio-temporelle des images (segmentation, reconnaissance, quantification, comparaison au cours du temps, description du contenu des images et de son évolution), pour l'aide au diagnostic, l'analyse de pathologies, le suivi de patients. Les applications envisagées concernent l'analyse des hyperintensités de la matière blanche, la volumétrie du corps calleux et son évolution, la neuro-oncology et l'analyse de l'influence de tumeurs sur les structures environnantes au cours du temps. Ce projet implique des spécialistes d'analyse d'images et de représentation des connaissances, et des radio-pédiatres.