Talks at CREATIS

Date Orateur Titre Lieu / Résumé
05/06/2019 - 14:00 Yigang DU. Ph. D. Research Engineer @ Mindray Bio-medical Electronics Co., Ltd, Shenzhen, China. High Frame Rate Vector Flow Imaging on a Clinical Ultrasound Scanner and Quantitative Measurements for Clinical Applications

Abstract:  The high frame rate vector flow imaging (HFR-VFI) has been implemented on Mindray Resona 7, which is a high-end clinical ultrasound system. Development of HFR-VFI on a clinical scanner is quite different from the theoretical researches or laboratory simulations. Image quality for both flow and gray-scale images need to be satisfied simultaneously for a general and real clinical use.

07/03/2019 - 14:00 Professeur Elijah Van Houten L’Élastographie par Inversion Non-Linéaire : Les Approches par Décomposition en Sous-Domaine et par Traitement des Dnnées Surfaciques

L’Élastographie est une méthode de caractérisation des propriétés élastiques des tissus mous à partir de données obtenues par l’imagerie médicale. La méthode d’imagerie devient de plus en plus importante comme domaine de recherche, et dans les 20 dernières années le nombre d’articles de recherche sur l’élastographie a augmenté de 4700%. Pour commencer, une nouvelle modalité d’imagerie médicale, l’élastographie s’est maintenant établie comme un point de référence pour le diagnostic des maladies du foie, et est en train de s’intégrer dans les études cliniques dans plusieurs domaines.

14/02/2019 - 14:00 Dr. Pauline Muleki Seya Spectroscopie ultrasonore pour la caractérisation tissulaire et le suivi de thérapie anti-cancer

La spectroscopie ultrasonore quantitative permet de remonter à des paramètres physiques moyensdes tissus via le coefficient de rétrodiffusion. Les propriétés des diffuseurs du tissus sont obtenus parméthode inverse en utilisant des modèles de diffusion ultrasonore. Cette technique peut être utiliséepour différentes applications où l’on s’intéresse à la microstructure tissulaire, comme lacaractérisation tissulaire, ou à son évolution, comme pour le suivi d’un traitement anti-cancer.Des paramètres des diffuseurs peuvent être estimés en utilisant des modèles de diffusion.

22/01/2019 - 11:00 Matthieu Toulemonde Ultrasound Imaging with Microbubbles and Cardiac Imaging

11/12/2018 - 11:00 Prof. Roberto Lavarello Recent Developments in Spectral-Based Ultrasonic Tissue Characterization

Echographic imaging depicts anatomical structure by displaying the magnitude of the envelope-detected backscattered echoes. However, ultrasonic radiofrequency data contains a richer information content that can be exploited for constructing images of intrinsic tissue properties. In particular, spectral-based ultrasonic tissue characterization techniques allow imaging parameters such as the backscatter coefficient and the attenuation coefficient.

27/11/2018 - 11:00 Prof. LUO Jianwen Ultrasound-based carotid elastography for detection of vulnerable atherosclerotic plaques validated by magnetic resonance imaging

28/06/2018 - 15:00 Professor Jie Yang Recent research on brain-inspired Modeling and its applications

Given a few labelled samples, semi-supervised learning generally performs much better than supervised learning, semi-supervised learning algorithms are more robust to noise. Label Prediction via Deformed Graph Laplacian for Semi-supervised Learning is presented.  A novel curriculum learning approach, dubbed multi-modal curriculum learning, to optimize the quality of semi-supervised image classification is proposed.

NeuCube, a spiking neural network architecture, is presented for FMRI data analysis of Brain cognition, and for obstacle avoidance in prosthetic vision.

28/06/2018 - 13:30 Nelly Pustelnik Analyse multirésolution et optimisation non lisse pour la segmentation de texture/Combining multiresolution analysis and non-smooth optimization for texture segmentation

Résumé : La segmentation d'images texturées continue de présenter un challenge majeur en traitement d'images quand les textures rencontrées sont de type stochastiques. Dans cet exposé, nous aborderons cette question par le couplage entre analyse multirésolution et outils d’optimisation non lisse. Nous présenterons tout d'abord les approches usuelles en deux temps estimation/segmentation puis nous expliciterons les modèles développés permettant d'effectuer les deux étapes de façon jointe.

22/06/2018 - 10:00 Professeur Vitaliy Rayz Blood flow dynamics in cerebral aneurysms: numerical and experimental models based on 4D Flow MRI

Cerebral aneurysms are dilatations of arteries feeding the brain that can present a danger of rupture, brain compression, and thrombotic occlusion of downstream vessels. A number of studies demonstrated that progression of cerebral aneurysms is affected by hemodynamic forces. Intra-aneurysmal flow dynamics can be quantified with in vivo MRI velocimetry (4D Flow MRI) or with patient-specific models based on imaging data.

14/06/2018 - 14:00 Khac Lan NGUYEN Modèles physiques de séparation de phase pour la segmentation : application à l’échographie 3D

Nous proposons un nouvel algorithme de segmentation pour des images échographiques 3D reposant sur la méthode dite des champs de phase. Pour cela, nous considérons un modèle variationnel dont le terme de régularisation est donné par l’équation de réaction-diffusion d’Allen-Cahn. Cette équation vise à modéliser les processus de séparation de phases, par exemple dans les fluides binaires.

21/03/2018 - 14:00 Jérémy Cohen Environmental Multiway data mining

Although array factorization methods have been vastly investigated as a source separation tool in disparate areas like chemometrics or remote sensing, studying multiple data set simultaneously, factorizing very large data set and identifying the extracted components solely from their spectra remain challenging tasks.

02/02/2018 - 14:30 Peter Bovendeerd Towards model-assisted clinical decision making in cardiac disease

Diagnosis of cardiac disease in the clinic remains difficult due to limited possibilities to extract data from a patient and problems in translating clinical data into the underlying pathological tissue properties. Consequently, diagnosis is based on combining limited patient information with general knowledge on pathophysiology, past experience with similar patients, and clinical guidelines.

30/11/2017 - 11:00 Pierre-Marc Jodoin Recent advances at the VITALab : solving video analytic and medical imaging problems trough deep learning methods

This presentation summarizes the latest scientific advances that occurred at the VITALab (Sherbrooke, Canada) and underline unsolved questions that we ought to work on in the upcoming years.  In the last two years, the VITALab (like a large proportion of the digital imaging community) has been carried by the deep learning wave.  Work has been done in various areas of video analytics as well as medical imaging.  This includes traffic analytics, motion detection, background estimation, brain tumor segmentation, and MRI cardiac analysis.

15/11/2017 - 14:00 Sergio SANCHEZ-MARTINEZ Machine learning from heterogeneous descriptors of cardiac function for the characterization of heart failure patients
19/09/2017 - 10:00 Pr Bart BIJNENS Where computational techniques meet clinical practice: understanding the working of the heart in health and disease

Contemporary research in cardiovascular medicine is aimed at both the understanding of the fundamental properties of the cardiovascular system and its changes with disease, as well as providing evidence-based guidelines towards best clinical practice. Linking basic understanding with clinical practice is the objective of translational biomedicine, in which "reality-driven" research is key, underlining the concept that direct human observations are essential for the study of hypotheses relevant to human reality [Mankoff S, Journal of Translational Medicine 2004].

18/04/2017 - 14:00 Aline Bel-Brunon Simulation numérique de la propagation des ondes dans les tissus mous - Application à l’élastographie transitoire par US
10/04/2017 - 09:00 Journée des Doctorants de Première Année

09h00-09h20 PERROT Vincent : Imagerie ultrasonore rapide et modélisation du mouvement vectoriel de la paroi des vaisseaux et du flux (H.Liebgott, D. Vray) Équipe 3

09h20-09h40 POLICHETTI Maxime : Suivi spatio-temporel 3D de la cavitation par imagerie ultrasonore: application au guidage et contrôle de gestes de thérapie (C.Cachard) Équipe 3

07/04/2017 - 11:00 Dr Yi WANG Clinical quantitative susceptibility mapping (QSM): Biometal imaging and its emerging roles in patient care

Les travaux de recherche du Dr Wang sont centrés sur l'application de la mathématique, de la physique, de l’ingénierie électronique et de l'informatique dans le développement d'outils visant à améliorer le diagnostique clinique.

 http://vivo.med.cornell.edu/display/cwid-yiwang 

23/03/2017 - 14:00 Helene Follet Séminaire : Estimation du risque de fracture dans le cas d'un os métastasé
07/12/2016 - 14:00 Bakarry Diarra Nouveaux matériaux pour la conception de fantôme anthropomorphique pour la détection et la biopsie du cancer du sein
29/11/2016 - 15:30 Alessandro Savoia MEMS-Based Transducers (CMUT) and Integrated Electronics for Medical Ultrasound Imaging
29/11/2016 - 15:00 Giulia Matrone Delay Multiply And Sum non-linear beamforming in ultrasound medical imaging
25/11/2016 - 10:00 Kristı́na Lidayová Fast centerline detection and segmentation algorithm for anatomical tree structures

Kristı́na Lidayová is currently pursuing the Ph.D. at Uppsala University, Sweden. She received her BS degree in computer science and MS degree in mathematics from Comenius University, Bratislava, Slovakia in 2009 and 2012, respectively. Her current research interests include medical image analysis and segmentation.

Summary of the presentation :

24/10/2016 - 14:00 SOSSIN Artur «Correction of scattered radiation in multi-energy radiography and tomography»

L’imagerie à rayons X couplée aux détecteurs résolus en énergie permet de différencier les matériaux présents et d’estimer leurs contributions respectives. Cependant, ces techniques nécessitent des images très précises. La présence du rayonnement diffusé conduit à une perte du contraste spatial et un biais dans l’imagerie radiographique ainsi que des artefacts dans la tomodensitométrie (TDM). L’objectif principal de cette thèse était de développer une approche de correction du rayonnement diffusé adaptée à l’imagerie multi-énergies.

19/10/2016 - 10:00 Fraser ROBB MRI coils of the Future

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