Date/heure
Date(s) - 27/01/2023
11 h 00 - 12 h 00
Emplacement
CNAM, accès 35, salle 35.1.53
Catégories
Speaker: Houda Hassini (Telecom SudParis, TRIBVN/T-life)
Title: Réseaux de neurones à convolutions complexes pour le traitement de données bimodales issues de ptychographie de Fourier
Abstract: En imagerie classique, seule l’intensité peut être mesurée ce qui conduit à une perte d’information qui peut-être préjudiciable à une interprétation fiable des objects considérés. Dans nos études nous pensons en particulier aux globules sanguins observés au microscope dont l’analyse peut permettre de révéler certaines maladies. L’imagerie de phase quantitative (Quantitative Phase Imaging QPI) a été proposée comme une avancée intéressante par rapport aux systèmes classiques. . Son point central est de récupérer en plus d’une image d’intensité, une information de phase. Cette information bimodale, naturellement complexe, offre diverses capacités intéressantes telles que l’imagerie quantitative, non invasive et sans marqueur.
Plus récemment, les approches d’apprentissage profond, ou plus précisément les réseaux neuronaux convolutifs (CNN) ont été introduites dans les applications QPI dans l’objectif de fournir, entre autres, un diagnostic médical plus précis. Néanmoins, ces approches explorent principalement les CNN classiques avec des convolutions à valeurs réelles pour l’extraction de caractéristiques sur un seul canal, le plus souvent le canal de phase. De plus, ces filtres réels ne sont pas nativement adaptés à traiter les valeurs complexes résultant des approches QPI. Leur utilisation sur des données complexes peut conduire à ignorer le lien intrinsèque entre l’intensité et l’information de phase.
Dans ce travail, nous proposons d’introduire des convolutions à valeurs complexes dans les réseaux CNN pour explorer l’information bimodale naturellement complexe de l’IQP.
Nous montrons l’apport de cette approche pour réaliser un diagnostique automatique de détection de malaria à partir de frottis sanguins, dans une tâche de detection/classification de globules rouges infectés par des parasites. L’ information bi-modale d’intensité et de phase a été recueillies à l’aide d’une microscopie ptychographique de Fourier (FPM) comme technique QPI.
Informations pratiques : On pourra participer au séminaire à distance en cliquant sur ce lien Teams (Code secret : ysLNxt)