Équipe MINDS

Responsable :  Adrian BASARAB

MINDS is a research group that conducts research activities in computational imaging and computer vision, with a main focus on:

  • Inverse problems applied to signal and image restoration, reconstruction, analysis and processing,
  • High resolution, high framerate imaging systems,
  • Dynamic imaging,
  • Machine learning applied to image processing and analysis

Computational imaging

MINDS research activities in computational imaging are centered on medical imaging, with a main focus on ultrasound. They concern the whole image formation and interpretation process including raw data acquisition by individual sensors using conventional and non-traditional sampling schemes, beamforming, image reconstruction, processing and analysis. The main research topics in computational ultrasound cover, but are not limited to:

  • Inverse problems: signal and image restoration, resolution enhancement, beamforming, compressed sensing, tissue motion estimation, flow velocity estimation
  • Linear and non-linear ultrasound imaging
  • Various clinical applications: oncology, cardiology, gynecology

MINDS also conducts research on other imaging modalities:

  • Computed tomography applied to endodontics
  • Multi-modal (ultrasound – magnetic resonance imaging) image registration and fusion applied to gynecology.

Computer vision

MINDS research activities in computer vision benefit from a broad range of expertise in camera calibration, stereo vision and motion analysis.

The main current research topics in computer vision include:

  • Still image analysis: interactive segmentation, over-segmentation, object identification;
  • Temporal image series: change detection, re-identification;
  • Video analysis: action recognition, scene reconstruction.

Applications concern:

  • Photographic landscape observatories;
  • Security: video analysis for criminal investigation, public transportation.

MINDS also considers other applications like fish ecology and astronomical image processing.

Compétences

Imagerie médicale
Vision par ordinateur
Problèmes inverses
Imagerie rapide haute résolution
Apprentissage automatique pour l’image
Observatoires du paysage
Sécurité
Imagerie ultrasonore
Modélisation capteur-milieux
Applications médicales
Imagerie multi-physique et multimodale

personnel de l’équipe MINDS

Membres permanents
Membres non – permanents

publications de l’équipe MINDS

Articles dans des revues internationales
Pas de publications
Rédaction de numéros spéciaux de revues
Conférences et workshops internationaux avec actes édités et comité de lecture
Pas de publications
Pas de publications
Thèses et habilitations
  • Nora Leïla Ouzir

    Cardiac Motion Estimation In Ultrasound Images using a Sparse Representation and Dictionary Learning

    Thèse de doctorat, Université Paul Sabatier, octobre 2018.

    BibTeX

Autres types de publications
  • Duong Hung Pham

    Synchrosqueezing appliqué aux ondes gravitationnelles

    Présentation orale. octobre 2018. Rencontre GdR ISIS-OG : questions ouvertes en analyse du signal pour l’astronomie gravitationnelle, Paris

    BibTeX

contrats de l’équipe MINDS

AcronymeTitrePériodeResponsables
scientifiques
Partenaires
MULTIFRACSThéories et méthodes multifractales multivariées pour les systèmes de grande taille – Applications à l’analyse des propriétés d’invariance d’échelle dans la dynamique de l’activité cérébrale2016-2021Wendt, HerwigENS Lyon/Ecole Normale Supérieure de Lyon(Ecole) – Université Paris XII Val de Marne(EPCSCP) – CEA Centre d’etudes nucleaires Saclay(EPCST)
MRSEI UMITA
[Contrat terminé]
Imagerie ultrasonore médicale : de la théorie aux applications2016-2018Kouame, Denis
BNPSI
[Contrat terminé]
Méthodes Bayésiennes non paramétriques pour le traitement du signal et de l’image2014-2018Dobigeon, Nicolas # Wendt, HerwigCEA/LIST(Laboratoire) – IMS/Laboratoire de l’Intégration, du matériau au système(Laboratoire) – INRIA Centre Bordeaux Sud-Ouest(EPST) – LAGIS UMR CNRS 8218/Laboratoire d’automatique Génie Informatique et Signal(Laboratoire)
Hypanema
[Contrat terminé]
Hypanema : Algorithmes de démélange non linéaire pour l’analyse de données hyperspectrales2012-2015Tourneret, Jean-YvesUniversité Technologique de Troyes(EPCSCP) – OCA/Observatoire de la Côte d’Azur(EPS) – Grenoble INP /Institut National Polytechnique de Grenoble(EPCSCP)
SURFOETUS
[Contrat terminé]
Surveillance à domicile de l’activité foetale par un dispositif ultrasonore intégré2008-2011Kouame, DenisUniversité de Tours François Rabelais(EPCSCP)
AcronymeTitrePériodeResponsables
scientifiques
Partenaires
Jeudi 19 Septembre 2019, 10h00
Architectures d’apprentissage profond pour la reconnaissance d’actions humaines dans des séquences vidéo RGB-D monoculaires. Application à la surveillance dans les transports publics
Huy-Hieu PHAM – Equipe MINDS, IRIT UT3 Paul Sabatier, IRIT, Auditorium J. Herbrand
#these
Lundi 1 Juillet 2019, 10h30
Segmentation endodontique sur des images scanner 3D : méthodes et validation
Jérôme MICHETTI – Equipe MINDS, IRIT UT3 Paul Sabatier, IRIT, Auditorium J. Herbrand
#these
Vendredi 15 Mars 2019, 10h00
Estimation Parcimonieuse de Biais Multitrajets pour les Systèmes GNSS
Julien LESOUPLE – Equipe MINDS – IRIT INP-ENSEEIHT, Salle des thèses
#these
Mardi 16 Octobre 2018, 10h00
Cardiac Motion Estimation In Ultrasound Images using a Sparse Representation and Dictionary Learning
Nora Leïla OUZIR – Equipe MINDS – IRIT INP-ENSEEIHT, Salle des thèses
#these
Vendredi 25 Novembre 2016, 15h30 – 17h00
Recent works on Compressed Ultrasound beamforming and brain connectivity analysis by diffusion MRI imaging at EPFL
 BESSON A., THIRAN J-P – Ecole Polytechnique Fédérale de Lausanne, LTS5 (Suisse) UT3 Paul Sabatier, IRIT, Salle 001
#seminaire