[Newsletter] CREATIS Newsletter: Janvier-Février 2020

[magalie.viallon at creatis.insa-lyon.fr]

L’Edito

Chers toutes et tous,

Je profite de la diffusion de
notre newsletter pour vous adresser à tous mes meilleurs vœux de santé et
réussite au nom de toute l’équipe de direction de CREATIS. Cette année
s’annonce encore riche en évènements et défis à relever. La reprise de
l’activité de la plateforme PILoT suite au regroupement des équipements
expérimentaux dans ses nouveaux locaux, la libération des locaux occupés à CPE
et à Blaise Pascal seront à mener à bien dans la concertation et la sérénité.
La visite prochaine du comité HCERES en février sera également un temps fort au
cours duquel je suis persuadé que l’ensemble des membres de CREATIS aura à cœur
de démontrer la qualité des travaux menés ces dernières années au laboratoire. L’imagerie
médicale est un domaine en forte évolution qui est essentielle à l’amélioration de la
santé par un diagnostic plus précis et précoce, pour améliorer la prise en
charge thérapeutique. L’ensemble des membres de CREATIS contribue à ces progrès
qui donne du sens à notre travail et nous encourage à poursuivre nos projets au
service de la connaissance et de la santé.

Bonne année à tous,

Olivier Beuf

PRIX, PROMOTIONS, CONCOURS, ACTUALITE

Nuit des chercheurs à Saint-Etienne

CREATIS était présent à la nuit européenne des chercheurs 2019. Cet événement fut une invitation à partager une même soirée avec des chercheur.e.s dans des centaines de villes d'Europe, dont 13 en France. A cette occasion, des conditions de dialogues conviviaux sont créées, pour des échanges simples et singuliers. Sont proposés au public des dispositifs innovants au sein d'espaces scénographiés, avec une ambiance détendue et ludique, permettant des moments de partage intimes et particuliers, pour découvrir les chercheur.e.s comme vous ne les avez encore jamais vus ni entendus.

Pour chaque ville, une soirée singulière, reflet d'une proposition différente, selon les espaces d'accueil, les équipes et la créativité des organisateurs. Treize villes ont offerts des moments conviviaux, attisé la curiosité, autour de cette aventure commune « Entrez dans l'enquête ! », des variations sur le même thème, à l'image du dynamisme des chercheurs locaux… avec une grande richesse des champs d'investigation des chercheur.e.s.

Fête de la Science: Animation d’atelier par CREATIS (Labex Celya, Village des Sciences, IUT La Doua)

Plusieurs
expériences interactives ont
permis de découvrir les applications de
l’analyse de Fourier développée il y a plus de 2 siècles. Les scolaires ont découvert que Fourier est omniprésent et au cœur
des technologies numériques actuelles liées à l’analyse des sons et plus
généralement du signal, de l’image et des télécommunications.

Ici,
Thomas Grenier joue de la flûte et les élèves voient en temps réel la transformée
de Fourrier du son de la flûte.

Un second atelier d’une vingtaine de minutes et accessible à tous les publics a retracé l’histoire de l’échographie
médicale, et illustré son application aujourd’hui en routine clinique. Les chercheurs ont aussi donné des pistes d'évolution future. Ici,
Hervé Liebgott compare une image échographique des années 1970 avec une image d’aujourd'hui. Il tient en main une sonde connectée à un des
échographes de la plateforme PILoT où les scolaires ont ensuite réalisé eux-mêmes des acquisitions sur un objet-test imitant le coeur humain.

Prix des amis de l'université de Lyon

Yufei Li a reçu le prix des amis de l'université de Lyon remis à la faculté de Médecine Rockfeller, Lyon Est pour ses travaux de thèse  " Joint super-resolution/segmentation approaches for the tomographic images analysis of the bone micro-structure » sous la direction de Bruno Sixou et Françoise Peyrin.
Le but de cette thèse était d'améliorer la résolution spatiale des images de CT périphérique à haute résolution afin de pouvoir quantifier la micro architecture osseuse aussi finement qu'à partir d'images de micro CT. Nous avons tout d'abord considéré des approches fondées sur les problèmes inverses et des méthodes d'optimisation. Il a été étudié une méthode de régularisation fondée sur un potentiel de type double puits comparée à une méthode de régularisation par variation totale. Nous avons ensuite proposé une méthode d'apprentissage par dictionnaire adaptée aux images 3D, et finalement, une méthode par apprentissage profond pour résoudre à la fois le problème de super résolution et de segmentation. Les résultats montrent que la méthode d'apprentissage profond est très prometteuse pour les applications futures.

Habilitation à Diriger des Recherches (HDR):  Carole Frindel, HDR, MC INSA de Lyon

Fig1: (en haut à droite) Visualisation de la tumeur et des nerfs crâniens affectés selon le point de vue chirurgical. Le crâne en haut à droite, représente la position du patient. L’entropie permet une meilleure visualisation de la scène au complet et notamment des nerfs en contact de la tumeur.

Fig 2 (en bas): Prédiction de la lésion d’AVC finale. Première colonne : dans le cadre d’une apprentissage sur une cohorte d’images cliniques. Deuxième colonne : dans le cadre d’une simulation spécifique au patient à prédire (pas d’images cliniques, que des images simulées). Troisième colonne : vérité terrain. L’approche de simulation patient-spécifique se justifie notamment dans les cas où le patient est mal représenté dans la cohorte existante (première ligne).

Carole Frindel a été recrutée en 2011 en tant que Maître de Conférences à l’INSA de Lyon (département FIMI et Biosciences) à CREATIS. Ses travaux de recherche concernent l’imagerie médicale computationnelle avec des applications concrètes en neurosciences.
L’ HDR de Carole Frindel synthétise les contributions de Carole Frindel sur trois grands types de problèmes en traitement d’images médicales : l’optimisation des hyperparamètres d’un algorithme de traitement d’images, la simulation d’images synthétiques réalistes et l’utilisation de l’apprentissage automatique afin de générer des modèles à partir d’images. Les images médicales sont très utilisées pour guider la pratique médicale et grâce aux progrès constants des industriels de l’acquisition d’images, la nature, le nombre et la résolution des images médicales ne cessent de croître. Les images se développent dans de nouvelles dimensions et à de nouveaux niveaux de détails pour lesquels les médecins n’ont pas été formés. C’est le champ d’action de l’imagerie médicale computationnelle qui – à la croisée de l’informatique, des mathématiques appliquées et de la médecine – fournit des outils de traitement et de visualisation adaptés.
Carole a à coeur de mener une recherche qui cherche à faire le lien entre les problématiques cliniques, la physique de l’imagerie et les traitements associés dans une approche collaborative et pluridisciplinaire.Ses travaux de recherche ont concerné notamment l’imagerie par résonance magnétique de diffusion et de perfusion pour une application en neuroimagerie principalement. Ainsi, Carole s’est beaucoup impliquée dans la problématique de la prédiction de la lésion ischémique dans le cadre de l’accident vasculaire cérébral en proposant une méthode de déconvolution spatio-temporelle pour l’imagerie de perfusion, un simulateur d’imagerie de perfusion et depuis peu des approches d’apprentissage automatique s’appuyant sur la simulation patient spécifique. Un autre champ d’investigation concerne le planning chirurgical dans le cadre de l’ablation de tumeurs de la base du crâne et de la moelle épinière où ses contributions sont l’optimisation des paramètres de la tractographie pour suivre les structures d’intérêt et la visualisation adaptée par des mesures s’entropie. En parallèle de ces activités de recherche, Carole a la responsabilité de la discipline Informatique de la section Sport de Haut Niveau où elle développe des applications mobiles en lien avec la pratique sportive. Dans ce cadre, certains de ses développement participeront au projet Science 2024.
Depuis ces dernières années, en lien avec son enseignement, Carole s’est investi dans l’intégration de nouveaux types de données en médecine grâce à l’arrivée de capteurs mobiles d’actimétrie bas-coût. Elle s’intéresse principalement à ces données pour le suivi de patients dans la phase chronique de l’AVC et notamment durant leur rééducation. Pour se faire, elle a initié une récente collaboration locale avec le laboratoire CITI et l’équipe INRIA Privatics.
Pour savoir plus: ses Publications…

DERNIERES PUBLICATIONS:

Voxel-wise assessment of lung aeration changes on CT images using image registration: application to acute respiratory distress syndrome (ARDS). International Journal of Computer
Assisted Radiology and Surgery (2019) 14:1945–1953. Maciej Orkisz, Alfredo Morales, Pinzón, Jean-Christophe Richard, Claude Guérin, Leslie Evelyn, Solórzano Vargas, Daniela Florentina, Sicaru Camila, García Hernández, Margarita M. Gómez Ballén, Bruno Neyran, Eduardo E. Dávila Serrano, Marcela Hernández Hoyos

The purpose of the study was to improve the accuracy of global and regional alveolar-recruitment quantification in CT scan pairs by accounting for lung-tissue displacements and deformation, (2) To propose a method for local-recruitment calculation. Recruitment was calculated by subtracting the quantity of non-aerated lung tissues between expiration and inspiration. To assess global recruitment, lung boundaries were first interactively delineated at inspiration, and then they were warped based on automatic image registration to define the boundaries at expiration. To calculate regional recruitment, the lung mask defined at inspiration was cut into pieces, and these were also warped to encompass the same tissues at expiration. Local-recruitment map was calculated as follows: For each voxel at expiration, the matching location at inspiration was determined by image registration, non-aerated voxels were counted in the neighborhood of the respective locations, and the voxel count difference was normalized by the neighborhood size. The methods were evaluated on 120 image pairs of 12 pigs with experimental acute respiratory distress syndrome.
The dispersion of global- and regional-recruitment values decreased when using image registration, compared to the conventional approach neglecting tissue motion. Local-recruitment maps overlaid onto the original images were visually consistent, and the sum of these values over the whole lungs was very close to the global-recruitment estimate, except four outliers.Image registration can compensate lung-tissue displacements and deformation, thus improving the quantification of alveolar recruitment. Local-recruitment calculation can also benefit from image registration, and its values can be overlaid onto the original image to display a local-recruitment map. They also can be integrated over arbitrarily shaped regions to assess regional or global recruitment.

Figure Legend: 3D voxel-wise map of
intra-tidal recruitment in a porcine model of ARDS (see also videos below) Collaboration with Universidad de los Andes, Bogotá, Colombia.
https://www.creatis.insa-lyon.fr/~orkisz/pig20_changing_PEEP.mp4
https://www.creatis.insa-lyon.fr/~orkisz/pig20_moving_slice.mp4

Regularized siamese neural network for unsupervised outlier detection on brain multiparametric magnetic resonance imaging: application to epilepsy lesion screening. Zaruhi Alaverdyan, Julien Jung, Romain Bouet and Carole Lartizien. Medical Image Analysis, In press.

In this study, we propose a novel anomaly detection
model targeting subtle brain lesions in multiparametric MRI. To compensate for
the lack of annotated data adequately sampling the heterogeneity of such
pathologies, we cast this problem as an outlier detection problem and introduce
a novel configuration of unsupervised deep siamese networks to learn normal
brain representations using a series of non-pathological brain scans. The
proposed siamese network, composed of stacked convolutional autoencoders as
subnetworks is designed to map patches extracted from healthy control scans
only and centered at the same spatial localization to 'close' representations
with respect to the chosen metric in a latent space. It is based on a novel
loss function combining a similarity term and a regularization term
compensating for the lack of dissimilar pairs. These latent representations are
then fed into oc-SVM models at voxel-level to produce anomaly score maps. We
evaluate the performance of our brain anomaly detection model to detect subtle
epilepsy lesions in multiparametric (T1-weighted, FLAIR) MRI exams considered
as normal (MRI-negative). Our detection model trained on 75 healthy subjects
and validated on 21 epilepsy patients (with 18 MRI-negatives) achieves a
maximum sensitivity of 61% on the MRI-negative lesions, identified among the 5
most suspicious detections on average. It is shown to outperform detection
models based on the same architecture but with stacked convolutional or
Wasserstein autoencoders as unsupervised feature extraction mechanisms.

Figure legend: General pipeline of our brain anomaly detection model. The training is shown in a
yellow path, testing in a purple path. This pipeline illustrates the processing of monomodal
T1-w MRI patches for clarity purpose. In the multimodal setting, patches of the T1-w and
FLAIR imaging modalities extracted at the same spatial location in the brain are combined
as channels at the input of the deep unsupervised representation model.

FLASH THESE: "Exploiting sparse spectrum to accelerate spiral magnetic resonance spectroscopic imaging:method, simulation and applications to the functional exploration of skeletal muscle"

Jabrane Karkouri

Double diplômé de l’Université de Paris-Sud et e Telecom Bretagne , Jabrane Karkouri vient de soutenir sa thèse dans l’équipe « RMN et optique : de la mesure au biomarqueur ». Sa thèse porte sur l’exploitation de techniques parcimonieuses pour accélérer l’imagerie spectroscopique non cartésienne en vue d’application en imagerie fonctionnelle du muscle squelettique. En savoir plus sur Jabrane…

La quantification du métabolisme musculaire énergétique et de la capacité
mitochondriale est cruciale
pour étudier les troubles musculaires, les maladies métaboliques ou cardiovasculaires comme la myopathie mitochondriale, le diabète ou les maladies artérielles périphériques. La spectroscopie 31P est un moyen non invasif de monitorer
le métabolisme énergétique et les concentrations dynamiques de métabolites phosphorylés pendant
ou après un exercice et fournit des informations sur la capacité oxydative du
muscle squelettique et de récupération.

L’évaluation du métabolisme énergétique par spectroscopie 31P peut se faire par spectroscopie non localisée simple voxel (SVS) ou par  imagerie spectroscopique par résonance magnétique (MRSI). Dans la pratique clinique, la  SVS est généralement réalisée, et une information moyenne collectée par une bobine de surface résulte du muscle entier, ce qui empêche de mesurer les informations métaboliques de différents muscles individuellement.

Les développements méthodologiques réalisés
dans le cadre
de cette thèse, se sont attaqués précisément à réduire le temps d’acquisition des techniques MRSI qui permettrait d’accéder à des informations spatialement résolues en vue d’applications cliniques. Une méthode d’acquisition MRSI rapide a donc été développée,
impliquant un échantillonnage non cartésien dans l’espace k (échantillonnage en spirales entrelacées), couplé à un sous-échantillonnage intelligent de la dimension temporelle, exploitant la connaissance a priori de la parcimonie du support spectral
et une estimation par moindres carrés
pour la reconstruction du signal. Cette
méthode a été validée à l’aide de simulations et mise en oeuvre dans
un système IRM,
optimisée puis testée in vivo sur le muscle
du mollet pour des applications ISRM 1H et 31P.
Il poursuit sa recherche sur les noyaux X: 1H-31P-23Na MRS à 7T avec un post-doc au Wolfson Brain Imaging Center, Department of clinical neurosciences de l’université de Cambridge.

ARRIVEES

Daria Zotova est titulaire d'un diplôme d'ingénieur de l'Institut d'aviation de Moscou et d'un master commun Erasmus Mundus en imagerie médicale et applications. Elle a rejoint CREATIS début novembre en tant que doctorante sur un projet intitulé "Repousser les limites de performance des modèles de diagnostic profond et de pronostic basés sur l'imagerie médicale multimodale" sous la direction de Carole Lartizien.  L'objectif de ce projet de thèse est d'effectuer des recherches en amont dans le domaine de l'apprentissage profond en se concentrant sur les stratégies d'encodage de données hétérogènes, d'interprétabilité des gains et d'estimation des niveaux de confiance des modèles développés. Ce projet de thèse est financé par le projet TADALOT Région Rhône Auvergne Rhône Alpes et le projet ANR IMAGINA (ANR-18-CE17-0012) dédié à l'imagerie cérébrale multimodale multimodale des patients dans le coma.

Loïc Delobel, ingénieur diplômé du CPE Lyon, a rejoint CREATIS début novembre en tant que doctorant sur un projet intitulé "Réseaux neuronaux profonds pour la classification et le décodage des enregistrements électroencéphalographiques humains (EEG)". Loïc est lauréat d'une bourse de thèse de l'INSA dans le cadre du programme "Enjeux Sociétaux". Ce projet initie une nouvelle collaboration avec Jérémie Mattout, de l'équipe DYCOG du CRNL qui co-encadrera ce projet doctoral avec Carole Lartizien. L'application ciblée est l'évaluation fonctionnelle et le suivi des patients dans le coma.
😄

Valentine Wargnier est titulaire d’un diplôme d’ingénieur de l’ENSEA (Ecole Nationale Supérieure de l’Electronique et de ses Applications) ainsi que d’un master recherche en images et masses de données de l’Université de Cergy-Pontoise. En novembre, elle a rejoint le laboratoire CREATIS en tant que doctorante avec un projet de thèse intitulé « Détection de lésions actives sans injection de gadolinium par apprentissage profond dans la sclérose en plaques » et encadré par François Cotton et Michaël Sdika. Ce projet de thèse a pour but d'étudier si des informations sur l'aspect inflammatoire des tissues cérébraux, aujourd’hui mis en valeur par l’injection de Gadolinium dont la toxicité n’est pas connue, sont présentes dans les séquences d'IRM conventionnelles pré-injection dans le cas de la sclérose en plaques. Par la suite, il s’agira de détecter et de caractériser cette inflammation grâce à l’intelligence artificielle. Ce projet est financé par l’INSA dans le cadre du concours aux contrats doctoraux de l’EDISS. (Encadrement: François Cotton, Michael Sdika).
😄

Benoit Vernier, ingénieur diplômé de l'Institut d'Optique, j'ai rejoint le laboratoire en Juillet 2019 pour réaliser une thèse Cifre CREATIS-Siemens en collaboration avec le département de radiologie du Centre Léon Bérard (CLB). Intitulée "Optimisation du contraste sur bruit dans les séquences d'IRM cliniques : une approche par contrôle optimal", ma thèse vise à améliorer le contraste des IRM anatomiques utilisées en IRM pelvienne dans le cadre de suivi post- opératoire du cancer du rectum notamment. Sous la direction de Eric Van Reeth et Hélène Ratiney, mon travail de recherche se concentre sur l'optimisation de champs radio fréquence fondée sur la théorie mathématique de la Commande Optimale. Ces champs radiofréquence seront utilisés dans la phase d'excitation des séquence IRM et implémentés sur l'IRM 3T du CLB afin de proposer de nouvelles stratégies de contraste IRM, intégrant autant que possible les contraintes et enjeux du contexte clinique. (Encadrement: Eric Van Reeth/Hélène Ratiney)
😄

Arthur GAUTHERON est titulaire d'un diplôme d'ingénieur de l’Institut d’Optique Graduate School, d’un diplôme universitaire de l’Institut de Formation Supérieure en biomédicale ainsi que d’un master en Automatique et Traitement du Signal et de l’Image.
Il a rejoint CREATIS début octobre en tant que doctorant financé par le Labex PRIMES sur un projet intitulé "Neurochirurgie guidée par l’image". Ce projet renforce une collaboration existante avec Mathieu Hébert, de l'équipe Image science & computer vision du Laboratoire Hubert Curien qui co-encadrera ce projet doctoral avec Bruno Montcel. L'application ciblée est la résection totale du gliome en quantifiant les biomarqueurs à l’aide de spectroscopie de fluorescence et de modèles de transport de la lumière dans les tissus. (Encadrement: Bruno Montcel/Mathieu Hébert)
😄

Paul Nobre, ingénieur en génie électrique de l'INSA de Strasbourg a rejoint CREATIS en tant que doctorant en novembre au sein de l’équipe RMN-optique. Son sujet de thèse, "Conception de capteurs endoluminaux à liaison optique" sous la direction de Olivier Beuf, Raphaël Sablong et Gwenaël Gaborit, et en partenariat avec la société Kapteos, à pour objectif d'améliorer le dépistage aux premiers stades du cancer colorectal. Si l'usage de capteurs endoluminaux permet d'augmenter la résolution spatiale aux zones d’intérêt, la présence de câbles coaxiaux et de courant induits posent des problèmes de sécurité pour le patient, d'où l'usage de conversion électro-optique au plus proche du capteur.
Ce projet de thèse est financé par le projet EOSIRM région Auvergne Rhône-Alpes, ainsi que le LABEX PRIMES (ANR-11-LABX-0063). 😄

Jiqing Huang, diplômé de l'Université de Guizhou en Chine, a rejoint CREATIS en septembre en tant que doctorant sur un projet  intitulé "Biopsie virtuelle du foie pour la surveillance de la maladie du « foie gras » non-alcoolique (NAFLD en anglais) en utilisant l'IRM multiparamétique et la spectroscopie et une approche radiomique".  Ce projet, financé par le "China Scholarship council" et en coopération avec l'Université Jiaotong de Shanghai et l'hôpital de Ruijin en Chine.  (Encadrement: Olivier Beuf, Hélène Ratiney, Benjamin leporq, et Fuhua Yan)

Marie MORIN a intégré l’équipe CREATIS depuis
début décembre en tant que référente des ressources humaines. Récemment
diplômée d’une licence en management et science humaine à l’IAE de Lyon et également
titulaire d’un DUT en gestion des entreprises et des administrations, Marie est particulièrement intéressée par le domaine des ressources humaines dans lequel
elle aimerait poursuivre sa carrière. Cette nouvelle
expérience lui permettra sans aucun doute d’appréhender une nouvelle
dimension des RH... 😉😄

DEPARTS

Murielle AVET était avec nous depuis Mai 2018. Venant de STAPS, elle avait demandé une mutation afin de pouvoir intégrer CREATIS. Elle part vers de nouvelles aventures financières auprès de la DAJI (affaire juridiques de l’UCBL1).

Paul CHARBI a intégré l'équipe des gestionnaires, le 21 Août 2018, tout fraichement diplômé d'un BTS comptabilité. Il a su rapidement trouver sa place. Son passage au sein du service administratif et financier a été bénéfique: il a apporté de la jeunesse et a été force de proposition dans plusieurs tâches ou outils.

Nous leur souhaitons à tous deux une très bonne continuation

Contact: communication at creatis.insa-lyon.fr

Laboratoire situé sur le campus LyonTech La Doua: plan Google-maps, les Hospices Civils de Lyon (HCL), Grenoble (cyclotron), Saint-Etienne (CHU de Saint-Etienne).

Adresse principale:
CREATIS (Direction)- Site INSA
Bâtiment Blaise Pascal (502, 4ème étage)
7 avenue Jean Capelle
69621 Villeurbanne cedex FRANCE

Accueil : Marion LISSAC
Tel. : +33 (0)4 72 43 82 27
Fax : +33 (0)4 72 43 85 26
marion.lissac at creatis.insa-lyon.fr

CREATIS © 2016                      | S’inscrire / Se désincrire ou envoyer un courriel à: communication at creatis.insa-lyon.fr


nuit européenne des chercheurs
https://nuitdeschercheurs-france.eu/?EntrezdanslEnquete

la transformée de Fourrier du son de la flûte
https://www.creatis.insa-lyon.fr/site7/fr/AtelierFourierTraceTonSon

Pour savoir plus: ses Publications…
https://scholar.google.com/citations?user=SQTyBlEAAAAJ&hl=fr

Voxel-wise assessment of lung aeration changes on CT images using image registration: application to acute respiratory distress syndrome (ARDS)
https://link.springer.com/article/10.1007/s11548-019-02064-3?wt_mc=Internal.Event.1.SEM.ArticleAuthorAssignedToIssue&utm_source=ArticleAuthorAssignedToIssue&utm_medium=email&utm_content=AA_en_06082018&ArticleAuthorAssignedToIssue_20191113

https://www.creatis.insa-lyon.fr/~orkisz/pig20_changing_PEEP.mp4
https://www.creatis.insa-lyon.fr/~orkisz/pig20_changing_PEEP.mp4

https://www.creatis.insa-lyon.fr/~orkisz/pig20_moving_slice.mp4
https://www.creatis.insa-lyon.fr/~orkisz/pig20_moving_slice.mp4

Regularized siamese neural network for unsupervised outlier detection on brain multiparametric magnetic resonance imaging: application to epilepsy lesion screening.
https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S1361841519301562?via%3Dihub#fig0009

En savoir plus sur Jabrane…
https://scholar.google.fr/citations?hl=fr&user=DmOdwBkAAAAJ

https://www.example.org

Wolfson Brain Imaging Center,
https://www.wbic.cam.ac.uk

communication at creatis.insa-lyon.fr
mailto:communication at creatis.insa-lyon.fr

plan Google-maps
https://www.google.com/maps/d/viewer?ll=45.782205%2C4.870999&spn=0.008949%2C0.017638&hl=fr&msa=0&z=16&ie=UTF8&mid=1YEoxug8SWBQqfFPC7fOjpe-Ibz8

marion.lissac at creatis.insa-lyon.fr
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