Espace Recherche : technologies innovantes

FLI – IAM : Information Analysis and Management

Equipe de recherche FLI : France Life Imaging (CEA, CNRS, ICM, Insa Lyon, INSERM, Institut Mines-Telecom, Inria)

France Life Imaging (FLI) est une infrastructure nationale à grande échelle qui a pour objectif de coordonner et d’harmoniser les réseaux des ressources en imagerie in-vivo en France. Le nœud Information Analysis and Management (IAM) propose une infrastructure d’archivage et de gestion de données d’imagerie in-vivo clinique et pré-clinique et fournit des services d’analyse et de traitement d’images.

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Contacts : Christian Barillot, Michel Dojat et Michael Kain

Mots-clés : [Imagerie médicale] [Stockage d’images] [Traitements d’images]

Imagerie optique de réflectance diffuse des tissus

Equipe de recherche du Leti /Département micro-technologies pour la Biologie et la Santé (CEA)

L’analyse spectrale de l’interaction d’une lumière blanche avec des tissus permet des mesures à des profondeurs de quelques mm, qui sont corrélées à des simulations afin d’extraire les paramètres d’absorption et de diffusion à chaque longueur d’onde. Le système est adapté en fonction de la pathologie recherchée (identification de nævus, mesure du collagène, de la teneur en eau ou lipides)

Contact : Francis Glasser

Mots-clés : [Imagerie de réflectance diffuse] [Imagerie optique] [Peau] [Non invasive]

Imagerie du sein par diffusion cohérente des rayons X

Equipe de recherche du Leti /Département micro-technologies pour la Biologie et la Santé (CEA)

Cette nouvelle technique permettra de réduire le nombre de biopsies grâce à une image du sein spécifique et résolue en épaisseur tout en restant à des faibles doses de rayons X. La technique par diffusion cohérente des rayons X fournit une information moléculaire plus spécifique que la mammographie classique et permet une meilleure discrimination entre tissus denses fibroglandulaires sains et tissus cancéreux.

Contact : Francis Glasser

Mots –clés : [Mammographie] [Imagerie par diffusion cohérente] [Détecteurs spectrométriques]  [Rayons X]

HECAM : HEpatocellular CArcinoma Multi-technological

Consortium de partenaires académiques et industriels : BioPredictive, BioSIMS, CarThera, EDAP-TMS, Fluoptics, GE Healthcare, Guerbet, Integragen, Intrasense, AP-HP, Gustave Roussy Cancer Campus, INSERM

HECAM développe des technologies permettant d’améliorer la prise en charge du Carcinome Hépatocellulaire (CHC, cancer primitif du foie).

Dans le cadre du projet HECAM, Intrasense a développé Myrian®, une plateforme de recherche translationnelle en imagerie médicale. Elle propose des outils de lecture et d’aide au diagnostic optimisés pour les examens IRM du foie. Elle permet également de valoriser et d’industrialiser, avec très peu d’efforts, des  travaux académiques concernant le post traitement avancé de ces images.

Dans le cadre du projet HECAM, Guerbet travaille à la mise au point de solutions d’embolisation du carcinome hépatocellulaire, optimisant les propriétés théranostiques d’émulsions d’un anti-tumoral avec le Lipiodol. Ces travaux physicochimiques et précliniques (sur des modèles de CHC cliniquement pertinents), menés en étroite collaboration avec les cliniciens de Gustave Roussy, ont abouti à une meilleure compréhension des pré-requis physicochimiques nécessaires à une pharmacocinétique optimale de l’anti-tumoral.

Dans le cadre du projet HECAM, en collaboration avec les hôpitaux Henri Mondor et Beaujon, GE Healthcare a développé des solutions innovantes pour sa plateforme logicielle Hepatic VCAR permettant l’analyse détaillée des tumeurs hépatiques en TDM : algorithmes de segmentation automatiques, mesures quantitatives et étude de la structure interne de la tumeur, évaluation de la perfusion tumorale et de l’état général du foie.

Contact : https://hecam.fr/fr/contact

Mots–clés : [Biomarqueurs] [Imagerie] [Ablation] [Chimioembolisation]

Logiciel de segmentation semi-automatique d’images IRM du cerveau néonatal

Equipe de recherche : Traitement et Interprétation d’Images du LTCI (CNRS, Telecom Paristech)

Logiciel de segmentation semi-automatique d’images IRM développé spécifiquement pour les nouveaux-nés. Il est capable de réaliser la segmentation de : cerveau, matières grise et blanche, ventricules, noyaux gris internes, hyperintensités éventuelles de la matière blanche. Il détecte et quantifie l’intensité relative des hyperintensités par rapport à leur environnement, pour l’aide au diagnostic. Des corrections manuelles sont possibles.
Ce logiciel repose sur une méthode complète, basée sur des méthodes de morphologie mathématique et représentations par max-tree.

Contact : Isabelle Bloch

Mots-clés : [IRM cérébrale néonatale] [Segmentation semi-automatique] [Hyperintensités] [Morphologie mathématique] [Représentation par max-tree]

Nenuphar : Suite logiciel pour le suivi des patients en oncologie

Equipe de recherche MONC (Inria)

Cette suite logicielle permet d’évaluer l’agressivité d’une tumeur ou sa réponse au traitement. A partir de deux images initiales montrant la lésion ciblée, elle permet de récupérer les paramètres de la lésion pour le modèle de prédiction spécifique à chaque indication (métastases pulmonaires, hépatiques, …). L’évolution de la lésion est alors prédite jusqu’au temps voulu.

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Contact : Thierry Colin

Mots-clés : [Modélisation] [Santé] [Imagerie médicale] [Oncologie] [Cancer]

Prometee : PeRceptiOn utilisateur pour les usages du MultimÉdia dans les applicaTions mÉdicalEs

Prometee : Living lab porté par Telecom Nancy, l‘université de Lorraine et l’Institut Mines-Telecom

PROMETEE est un living lab à destination des professionnels du monde médical. Il permet la conception et la mise en œuvre de tests subjectifs en lien avec les usages d’images ou de vidéos dans le domaine TIC et santé, en proposant un environnement normalisé (ITU BT-500). Ces tests permettent de vérifier que la « qualité » des images/vidéos est compatible avec les usages concernés comme par exemple le diagnostic, la chirurgie endoscopique, ou encore la mesure de volumes tumoraux.

Plus d’informations

Contacts : Jean-Marie Moureaux, Julien Lambert et Denis Abraham

Mots-clés : [Qualité image/vidéo] [Imagerie médicale][Télémédecine] [Tests subjectifs] [Pré/post-traitements d’images/vidéos médicales]

Shanoir : SHAring NeurOImaging Resources

Equipe de recherche VisAGeS (Inria – IRISA – INSERM – CNRS – Université de Rennes 1)

Solution logicielle pour archiver, structurer, gérer, visualiser et partager des données de neuro-imagerie. Adaptée aux projets multicentriques, Shanoir est fournie avec de nombreuses fonctionnalités dédiées à la gestion de données et apporte une structuration appropriée des données avec une accessibilité améliorée.

Plus d’informations 

Contacts : Christian Barillot et Ines Fakhfakh

Mots-clés : [Neuroimagerie] [Base de données] [Partage de données] [Neuroinformatique] [Plateforme] [Application web]

TheceaFuse : Fusion (élastique) multi-organe (mono et multimodal) temps réel

Equipe Galen – Center For Visual Computing (Ecole Centrale Paris, Inria)

TheceaFuse permet la mise en correspondance de volumes médicaux de même ou différente modalité. Il exploite l’information visuelle et sémantique des observations pour estimer un champ de déformation élastique qui permet d’établir des correspondances anatomiques et fonctionnelles entre les deux volumes en question.

Contact : Nikos Paragios

Mots-clés : [Fusion élastique] [Temps-réel] [Déformation déformable] [Information sémantique] [Apprentissage statistique]

 TheceaSegment : Segmentation & contourage / coloriage automatique rapide multi-organe

Equipe Galen – Center For Visual Computing (Ecole Centrale Paris, Inria)

TheceaSegment est une solution innovante, rapide, multi-organe, multi-modalité, pour le contourage automatique des organes anatomiques rigides et élastiques.

Contact : Nikos Paragios

Mots-clés : [Segmentation] [Multi-atlas] [Information sémantique] [Apprentissage statistique] [Recalage élastique] [Clustérisations]