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DICTIONNAIRES ET CLUSTERING POUR L’IMAGERIE RAYON X 2D TEMPS REEL

ABG-82949 Master internship 6 months Stage rémunéré
2019-02-11
CentraleSupélec, UMR CNRS 8506, L2S (Laboratoire des Signaux et Systèmes)
Gif-sur-Yvette Ile-de-France France
  • Engineering sciences
  • Computer science
  • Mathematics
Machine learning, classification, traitement du signal, espace de représentation des images.
2019-03-31

Employer organisation

Website :

http://

- Encadrement et contact :

Prof. HAMDAN Hani

- Contexte de la recherche :

Le stage se déroulera au sein du département Traitement du Signal et Statistiques de CentraleSupélec : école résultant de la récente fusion de l’École Centrale de Paris (Centrale Paris) et de l’École Supérieure d’Électricité (Supélec). Le sujet proposé s’inscrit à la croisée de plusieurs thèmes de recherche du département, en particulier l’analyse de données, l’apprentissage automatique et le traitement d’images.

Description

Contexte du projet et application :

La radiologie interventionnelle traite des pathologies vasculaires de manière minimalement invasive par voie endovasculaire ou percutanée. Les traitements sont réalisés sous imagerie projective bidimensionnelle et temps réel par rayon X, grâce à un arceau interventionnel. Une chaîne d’imagerie logicielle améliore la qualité de la séquence d’images 2D+T, avant visualisation en salle interventionnelle.

Dans ce contexte, la recherche d’un bon espace de représentation des images d’entrée facilite l’application de traitements adéquats. Les décompositions en pyramides laplaciennes ou en ondelettes sont des exemples de telles représentations. La décomposition dans un dictionnaire d’atomes appris sur l’image est une autre forme de telle représentation. Etant donné un dictionnaire, différents traitements sont souhaitables, selon que l’on souhaite débruiter, atténuer, ou rehausser l’information de l’image : ainsi, en cardiologie interventionnelle, le débruitage de l’image pourra être complétée d’une atténuation de l’information des poumons, et d’un rehaussement de l’injection des artères coronaires. Ce traitement différencié nécessite un clustering de l’image dans l’espace de représentation choisi.

L’objet du projet est la recherche d’un bon espace de représentation des images ainsi que l’étude de méthodes de clustering dans une représentation par dictionnaire.

Étapes du projet :

· une étude bibliographique préliminaire,

· développement et mise en œuvre des algorithmes,

· comparaisons sur des données synthétiques et réelles.

Domaines concernés :

Machine learning, classification, traitement du signal, espace de représentation des images.

Profile

Le candidat devra donc avoir des connaissances solides en analyse de données et traitement d’images ainsi qu’une bonne maîtrise de la programmation avec Matlab. Il devra également être capable de faire preuve d’un bon sens pratique et d’ouverture d’esprit.

Starting date

2019-04-01
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