Quantif

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Responsable d'équipe : Su Ruan et Pierre Vera

L’activité de recherche de l’équipe QuantIF porte sur optimisation et analyse des images médicales fonctionnelles et moléculaires :

- Application à la pathologie cancéreuse et inflammatoire au niveau du thorax et de l’abdomen.

- Utilisation des méthodes de segmentation, fusion et classification pour améliorer la quantification et l’analyse des images médicales anatomiques et fonctionnelles

Thématiques de recherche :     

- Segmentation d’organes ou de tumeurs en IRM, TEP/TDM    

- Radiomique pour  la prédiction de l'évolution du cancer et le suivi thérapeutique à partir des images multimodales

Analyse et classification des images de microscopie confoncale in vivo du poumon

- Fusion d’imageries multifonctionnelles (métabolisme, hypoxie, prolifération tumorale) en TEP-TDM et IRM multimodale (T1, T2, Flair, T1c)

- Optimisation des mesures de volumes en TEP-TDM pour la définition du « Gross Tumeur Volume » (GTV) en radiothérapie externe et intérêt pronostique de l’imagerie fonctionnelle en cours de radiothérapie

- Optimisation de l’imagerie synchronisée (TEMP cardiaque synchronisée, TEP-TDM pulmonaire synchronisée)

Approches

-  Apprentissage automatique

- Apprentissage profond

- Fonction de croyance

- Fusion basée sur l'approche statistique

- Quantification à partir de fantômes physiques 

- Rapprocher et trouver la synergie entre la question médicale et la réponse algorithmique

Applications

- Développement et validation d'outils de segmentation pour l'aide au diagnostic et à la radiothérapie

- Prédication de l'évolution des tumeurs pendant et après des traitements thérapeutiques

- Analyse des images en microscopie confocale fibrée pour l'aide au diagnostic

- Apport de l'imagerie anatomique et fonctionnelle dans le ciblage par radiothérapie des tumeurs pulmonaires

Recherche sur les thérapies optimales

- Types de cancer à traiter :  tumeur pulmonaire, tumeur cérébrale, lymphome, tumeur hépatique, cancer de l'œsophage, etc.

Nos partenaires

- Partenaires industriels :

   GE Healthcare, Siemens GEMS, Mauna, Kea, Quidd, Aquilab, Dosisoft

- Académiques internationaux : 

   Tianjin unicersity (Chine), Zhejiang University of Technology (Chien), Washington University ( Saint Louis, USA) 

Académiques nationaux :

   INSERM-CNRS-CEA - U694 (Paris), Heudiasyc – UMR CNRS – 7253 (Compiègne) 

Projets

Projet de recherche, Parapet, 2020-2021

Projet de recherche, PIGAGREB (ADEME, Association), 2020-2022

Projet de recherche, Eur MINMACSDEEPART,  2019-2022

Projet industriel, PET dynamique, Simens, 2019-2023

Projet région, M2SINUM,  2018-2021: http://lmi.insa-rouen.fr/106.html

Projet clinique, RTEP6, CNO/Ligue, 2015-2027

Projet FEDER, PREGLIO, "Prédiction de la topographie de la rechute des patients atteints d’un glioblastome traités par radiothérapie par l’analyse des données d’imagerie médicale et génomiques", 2021-2022. 


Principaux logiciels


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SegThor

Segmentation of THoracic Organs at Risk in CT images.The goal of the SegTHOR challenge is t...

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