Des corps en mouvements vers l’anatomie – SEMBA

SEMBA utilise des données multimodales pour apprendre les corrélations entre les observations internes et externes du corps humain.
Des techniques de mise en correspondance sont utilisées pour obtenir une representation coherente des données acquises avec les differentes modalités. Des techniques d'apprentissage automatique sont ensuite utilisées pour apprendre leurs correlations et des modèles prédictifs.

Le premier résultat est un modèle anatomique statistique de l'humain, comprenant le tissu adipeux, musculaire et osseux.
Le modèle sera mis à disposition à des fins de recherche.

Le deuxième résultat est un ensemble de méthodes permettant d'inférer les quantités et la répartition des tissus adipeux, musculaires et osseux à partir de mesures externes dynamiques, ainsi que leur évaluation en termes de précision, de complexité et de facilité d'utilisation.

Les objectifs initiaux de SEMBA n'incluent pas le développement d'un produit final, mais visent plutôt la compréhension et la modélisation des relations entre les mesures internes et externes.

La production scientifique comprend des publications dans des conférences et des revues ainsi que des logiciels open source.

La connaissance de la répartition des tissus adipeux, musculaire et osseux dans l’anatomie du corps humain est cruciale, notemment pour le diagnostic de maladies telles que le diabète de type II, la planification de thérapies, le guidage de gestes thérapeutiques et l’évaluation des résultats d'une thérapie. Nos connaissances actuelles sur les tissus adipeux, musculaire et osseux sont basées sur l'imagerie interne de patients in vivo. Des exemples de ces techniques d'imagerie sont la tomodensitométrie (TDM), l'absorption des rayons X à double énergie (DXA) et l'imagerie par résonance magnétique (IRM). Bien que ces modalités permettent des mesures précises de l’intérieur du corps, elles impliquent un équipement lourd et coûteux ainsi que des procédures fastidieuses.

Les équipements optique, comme les caméras ou capteurs de profondeur, permettent l'acquisition de mesures dynamiques externes. Ceux-ci deviennent de moins en moins chèrs et ont une résolution spatiale et temporelle plus élevée, permettant une acquisition précise des corps vivants en mouvement. Bien que ces techniques d'imagerie optique fournissent des observations géométriques avec une haute résolution spatiale et temporelle (60 images par seconde), elles ne peuvent capturer que la forme et l'apparence de la surface du corps humain.

Le projet SEMBA étudiera les relations entre les observations obtenues avec ces deux modalités (imageries interne et externe) et fournira des méthodes innovantes permettant de déduire les mesures internes à partir de mesures externes dynamiques. SEMBA a deux objectifs principaux. Le premier objectif est de créer un modèle statistique anatomique du corps humain, tenant compte de la distribution des tissus adipeux, musculaire et osseux. Le deuxième objectif de SEMBA est de développer des méthodes pour obtenir une instance spécifique du modèle anatomique à partir de mesures dynamiques externes du corps humain.