INSERM U 678

Imagerie médicale quantitative

EQUIPE N° 3: EXTRACTION DE CONNAISSANCES DES IMAGES BIOMEDICALES

Mots clés :
 
Apprentissage statistique, Classification, mélanome, médecine nucléaire, bio-informatique

Techniques :
 
Informatique, traitement d'images, biostatistiques, biomathématiques

Chef d’Equipe :
 
Bernard Fertil

Tel : 01 53 82 84 05
Fax : 01 53 82 84 46

Email :
fertil@imed.jussieu.fr

Membres de l’équipe :
 

Todd-Pokropek Andrew, Professeur
Cassoux Nathalie : PH
Habert Marie-Odile : PH
Maksud Philippe : PH
Leenhardt Laurence, PH
Giron Alain : IR2
Lespinats Sylvain : These
Tenenhaus Arthur : Thèse
Horn Jean-François : Thèse
Nkengne Alex : Thèse

 

THEMES DE RECHERCHE :

En Méthodologie :
- Prétraitement/traitement des données de grande dimension 
- Modèles de classifieurs supervisés dans le cadre de l'apprentissage statistique
- Bases d'images, interprétation, évaluation, expertise
Applications :
- Quantification dans les images du fond d’œil 
- Classification des tumeurs noires de la peau (détection des mélanomes) 
- Application de techniques d'apprentissage supervisé à la détection de tumeurs en tomographie d'émission de positons (TEP) 
- Etude des pathologies dégénératives en Tomographie d’Emission Monophotonique (TEMP) 
- Etude de la structure des génomes des espèces (signature et phylogénie moléculaires) 
- Analyse de structures biologiques marquées en fluorescence
- Interprétation d'images de contraction segmentaire en échographie et en IRM.

RESEARCH THEMES :

Methodology :
- Proprocessing of high dimensional data :
- Models of supervised classifiers within the framework of the statistical training :
- Images databases, interpretation, evaluation, expertise :
Applications :
- Quantification in fundus images

- Classification of Black tumors of the skin (detection of melanoma)
- Interpretation of images of segmental contraction in echography and MRI
- Analysis of fluorescence-marked biological structures.
- Application of supervised learning techniques to the detection of tumors in tomography by emission of positrons (PET)
- Study of brain degenerative diseases with Single Photon Emission Computed Tomography (SPECT)
- Study of genome structure (molecular
signature and phylogeny).

PUBLICATIONS 

- El Fakhri G, Maksud P, Kijewski MF, Habert MO, Todd-Pokropek A, Aurengo A, Moore SC: Scatter and cross-talk corrections in simultaneous Tc-99m/I-123 brain SPECT using constrained factor analysis and artificial neural networds. IEEE Trans Nucl Sci, 2000,47:1573-1580.

- El Fakhri G, Moore SC, Maksud P, Aurengo A, Kijewski MF: Absolute activity quantitation in simultaneous 123I/99Tc brain SPECT. J Nucl Med, 2001,42(2):300-308.

- Giron A, Deschavanne P, Todd-Pokropek A, Fertil B: A pixel-oriented visualization technique for exploration of data-flow : application to the analysis of binary files and genomic sequences. SPIE Electronic Imaging, 2001, 4305:35-40.

- El Fakhri G, Maksud P, Kijewski MF: Quantitative simultaneous Tc-99m/I-123 SPECT : design study and validation with Monte Carlo simulations and physical acquisitions. IEEE Trans Nucl Sci, 2002,49:2315-2321.

- O. Bastien; S. Lespinats; S.Roy; K. Métayer ; B. Fertil ; J.J. Codani ; E. Maréchal, Analysis of the compositiolan biases in Plasmodium falciparum genome and proteome using Arabidopsis thaliana as e reference. Gene, 2004: 163-173.

- C. Dufraigne ; B. Fertil ; S. Lespinats ; P. Deschavanne, Detection and characterization of horizontal transfers in prokaryotes using genomic signature. Nucleic Acids Research, 2004: sous presse.