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Soutenances d’HDR

 

 

Approches bayésiennes, variationnelles et hybrides pour le traitement d'images médicales

Lotfi CHAARI - Equipe TCI - IRIT

Mardi 28 Mars 2017, 10h00
INP-ENSEEIHT, Salle des thèses
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Jury

M. Dimitri VAN DE VILLE (PU), Ecole Polytechnique Fédérale de Lausanne (rapporteur)
M. Fabrice HEITZ (PU), Université de Strasbourg (rapporteur)
M. Emmanuel DUFLOS (PU), Ecole Centrale de Lille (rapporteur)
M. Cédric RICHARD (PU), Université de Nice (examinateur)
Mme. Christine FERNANDEZ MALOIGNE (PU), Université de Poitiers (examinateur)
Mme. Amel BENAZZA-BENYAHIA (PU), SUP'COM, Université de Carthage (examinateur)
M. Hadj BATATIA (McF HDR), INP-IPST Toulouse (invité)
M. Philippe CIUCIU (DR), CEA Saclay/NeuroSpin (invité)
M. Jean-Yves TOURNERET (PU), INP-ENSEEIHT Toulouse (examinateur/correspondant)

Résumé

Les activités de recherche présentées concernent le développement d'approches bayésiennes, variationnelles et hybrides pour le traitement d'images médicales. Trois groupes de travaux seront présentés. Le premier couvre la résolution de problèmes inverses avec des approches d'optimisation convexe en imagerie par résonance magnétique parallèle et spectroscopique, faisant appel à des contraintes de parcimonie.
Le deuxième groupe s'intéresse au développement d'approches efficaces pour l'échantillonnage stochastique en grande dimension lorsque des modèles parcimonieux sont utilisés. Le troisième groupe de travaux couvre les contributions en détection-estimation-parcellisation conjointe des signaux d'imagerie par résonance magnétique fonctionnelle avec des modèles bayésiens variationnels.

 

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