Soutenance de thèse : Nicolas LOISEAU

Détection et description de points clés par apprentissage en vue d'un recalage à grande échelle

Doctorant : Nicolas LOISEAU

Laboratoire INSA : CREATIS
Ecole doctorale : ED160 EEA

Les hôpitaux génèrent de plus en plus d'images médicales en 3D. Ces volumes nécessitent un recalage automatique, en vue d'être analyser de manière systématique et à grande échelle. Les points clés sont utilisés pour réduire la durée et la mémoire nécessaire à ce recalage et peuvent être détectés et décrits à l'aide de différentes méthodes classiques, mais également à l'aide de réseaux neuronaux, comme cela a été démontré de nombreuses fois en 2D. Cette thèse présente les résultats et les discussions sur les méthodes de détection et de description de points clés à l'aide de réseaux neuronaux 3D. Deux types de réseaux ont été étudiés pour détecter et/ou décrire des points caractéristiques dans des images médicales 3D. Les premiers réseaux étudiés permettent de décrire les zones entourant directement les points clés, tandis que les seconds effectuent les deux étapes de détection et de description des points clés en une seule fois.