02/12/2016 - 13:30
Classification non supervisée de données spatio-temporelles multidimensionnelles. Applications à l'imagerie.
Orateur: 
Simon Mure
Lieu: 
Amphitéâtre Claude Chappe - INSA Lyon - 6 Avenue des Arts 69100 Villeurbanne
Type d'Evenements: 

Avec l'augmentation considérable d'acquisitions de données temporelles dans les dernières décennies comme les systèmes GPS, les séquences vidéos ou les suivis médicaux de pathologies ; le besoin en algorithmes de traitement et d'analyse efficaces d'acquisition longitudinales n'a fait qu'augmenter. Dans cette thèse, nous proposons une extension du formalisme "mean-shift", classiquement utilisé en traitement d'images, pour le groupement de séries temporelles multidimensionnelles. Nous proposons aussi un algorithme de groupement hiérarchique des séries temporelles basé sur la mesure de "dynamic time warping" afin de prendre en compte les déphasages temporels. Ces choix ont été motivés par la nécessité d'analyser des images acquises en imagerie par résonance magnétique sur des patients atteints de sclérose en plaques. Cette maladie est encore très méconnue tant dans sa genèse que sur les causes des handicaps qu'elle peut induire. De plus, aucun traitement efficace n'est connu à l'heure actuelle. Le besoin de valider des hypothèses sur les lésions de sclérose en plaques nous a conduit à proposer des méthodes de groupement de séries temporelles ne nécessitant pas d'a priori sur le résultat final, méthodes encore peu développées en traitement d'images.<\p>

Composition du Jury :

Madame DOUZAL Ahlame Maître de Conférences HDR Rapporteur

Monsieur MACAIRE Ludovic Professeur des universités Rapporteur

Monsieur DUCOTTET Christophe Professeur des universités Examinateur

Monsieur MARTEAU Pierre-François Professeur des universités Examinateur

Monsieur BENOIT-CATTIN Hugues Professeur des universités Directeur de thèse

Monsieur GRENIER Thomas Maître de Conférences Co Directeur de thèse