Olivier Petit

Doctorant
Bureau : 37.0E.33

Segmentation sémantique d'images médicales 3D par deep learning Le deep learning a récemment connu des succès opérationnels historiques pour la reconnaissance visuelle, notamment à travers les performances spectaculaires obtenues par les réseaux de neurones convolutifs (ConvNets) au challenge ImageNet 2012. Les méthodes de deep learning ont ainsi redéfini l'état de l'art sur l'ensemble des problématiques liées à la reconnaissance visuelle. Naturellement, l'analyse d'images médicales s'est tournée vers ces méthodes pour toute sorte de tâche dont la segmentation sémantique. L'objectif de cette thèse est la recherche d'algorithmes basés sur l'apprentissage profond (deep learning) pour la segmentation automatique d'images médicales 3D, ce qui consiste à assigner un label (e.g. foie, estomac, pancréas, tumeur, fond) à chaque voxel d'un volume. Le but est de mettre en place des méthodes suffisamment générales pour traiter différents types d'organes tout en gardant des performances permettant un déploiement automatique ou semi-automatique. La rapidité de traitement (temps réel) des volumes est un aspect important du projet.

Publications

2022

Articles de revue

  1. Thome, N.; Soler, L. and Petit, O. 3D Spatial Priors for Semi-Supervised Organ Segmentation with Deep Convolutional Neural Networks. In International Journal of Computer Assisted Radiology and Surgery, 17 (1): 129-139, 2022. doi  www 

2021

Articles de revue

  1. Petit, O.; Thome, N. and Soler, L. Iterative Confidence Relabeling with Deep ConvNets for Organ Segmentation with Partial Labels. In Computerized Medical Imaging and Graphics: 101938, 2021. doi  www 

Articles de conférence

  1. Petit, O.; Thome, N.; Rambour, C.; Themyr, L.; Collins, T. and Soler, L. U-Net Transformer: Self and Cross Attention for Medical Image Segmentation. In MICCAI workshop MLMI, Strasbourg (virtuel), France, 2021. www 

2018

Articles de conférence

  1. Petit, O.; Thome, N.; Charnoz, A.; Hostettler, A. and Soler, L. Handling Missing Annotations for Semantic Segmentation with Deep ConvNets. In MICCAI workshop DLMIA, Grenade, Spain, 2018. doi  www 
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