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