AGIR
Analyse Globalisée des données d’Imagerie Radiologique
Description du projet
Les systèmes d’imagerie médicale (CT, IRM, PET,…) sont
parmi les plus gros créateurs de données numériques. L’analyse d’images
individuelles, dans des buts de thérapeutique médicale est la tâche quotidienne
des radiologues ; la recherche clinique demande le traitement de grandes
quantités d’images ; l’épidémiologie et la santé publique pourraient tirer
un bénéfice considérable de leur analyse en masse.
Les grilles de données et de calcul sont une opportunité
pour : d’une part transférer les travaux de recherche en imagerie médicale
vers la pratique clinique, en fournissant l’accès transparent, qui correspond
au mode de travail des médecins, à des ressources de calcul et d’information
étendues ; d’autre part offrir des possibilités nouvelles de travail
collaboratif, en pratique clinique ou épidémiologique comme en recherche en
imagerie.
Les objectifs de ce projet multidisciplinaire sont
de définir, de valider et de déployer
- de
nouveaux services de grille pour le traitement d’images médicales,
individuelles ou en masse ;
- de
nouveaux algorithmes d’analyse des images médicales qui exploitent la
puissance de calcul et de stockage des grilles.
La méthode est :
- la
confrontation des expertises dans le domaine médical, des systèmes
distribués à grande échelle, et du traitement d’images médicales autour de
quelques applications médicales paradigmatiques, qui permettront de
constituer un échantillon des questions significatives pour le projet aux
niveaux des environnements de grilles, des algorithmes et de la validation
médicale ;
- la
capitalisation des recherches et des logiciels développés par les équipes
participantes dans les domaines du traitement d’images médicales et des
grilles
Les résultats attendus sont l’intégration des
solutions dans un démonstrateur, une connaissance améliorée des demandes des
applications médicales, des algorithmes et des systèmes de traitement des
images médicales, en direction des environnements de grilles, des algorithmes
d’analyse plus puissants, un impact sur certains projets de grilles nationaux
et internationaux, et des expériences de déploiement en pratique clinique.
Coordinateur du projet
GERMAIN-RENAUD Cécile - Laboratoire de l’Accélérateur Linéaire (LAL)
UMR 8607, Université Paris-Sud et Laboratoire
de Recherche en Informatique) (LRI) UMR 8623,
Université Paris-Sud
Partenaires
- Département
Oncologie Radiothérapie, Centre Antoine Lacassagne (CAL), Nice
- Laboratoire
de Physique Corpusculaire (LPC), UMR 6533, Université Blaise Pascal,
Clermont-ferrand
- Service
de Neurochirurgie, Centre Hospitalier Ste Anne, Paris
- Service
de Neurochirurgie, Hôpital Gabriel Montpied, Centre Hospitalier Régional
Universitaire de Clermont-Ferrand
- Laboratoire
Lorrain de Recherche en Informatique et ses Applications (LORIA), UMR7503
CNRS, INP Lorraine, INRIA, Université Nancy 1, Université de Nancy 2
- Centre
de REcherche et d’Application en Traitement de l’Image et du Signal
(CREATIS), UMR 5515 CNRS, INSA Lyon, Université Lyon 1, INSERM
- Service
de Radiologie , Fédération Mutualiste Parisienne
- Laboratoire
Image, Signaux et Systèmes de Sophia-Antipolis (I3S), UMR 6070 CNRS,
Université de Nice
- Centre
de Recherche en Automatique de Nancy (CRAN), UMR 7039 CNRS, Université
Nancy 1, INP Lorraine
- Laboratoire
d’Informatique pour la Mécanique et les Sciences de l’Ingénieur (LIMSI),
UPR 3251 CNRS, Université Paris 6
- Projet
Epidaure, INRIA Sophia-Antipolis
- Service
d'urologie, Centre Hospitalier Universitaire Tenon, Paris