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merci bonjour à toutes et à tous âges dirigea laboratoire qui s'intéressent à l'analyse d'
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images à la vision par ordinateur avec des applications dans un certain nombre de domaines
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le domaine industriel mais aussi le domaine médical et ces deux domaines la que je vais vous
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parler aujourd'hui pourrait cesser de vous montrer les contributions que notre laboratoire peut faire
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pour améliorer l'utilisation la qualité des images et donc la médecine personnalisée
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l les idées qui se cache derrière ce que globalement l'imagerie médicale
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nous fournit aujourd'hui un certain nombre de modalités tout à fait intéressante et passionnante qui nous
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permettent d'avoir à un outil primordial pour le diagnostic et donc pour la médecine personnalisée
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ces modalités existe depuis plusieurs années je voudrais en souligner
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deux importantes sur lesquelles nous travaillons de façon intensive la
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résonance magnétique imagerie par résonance magnétique vous avez là un exemple de ce que l'on peut visualiser comme
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née par imagerie par résonance magnétique aujourd'hui dans un cadre diagnostic et puis l'échographie
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l'échographie tout le monde connaît ses modalités qui et je veux dire vieille comme le monde qui est très ancienne mais qui aujourd'hui on
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peut avoir une sorte de second souffle j'essaie de vous montrer le genre de contributions comme en fait dans mon laboratoire à ce sujet
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quels enjeux de ce genre de recherche c'est de permettre par de nouveaux développements mathématiques d'avoir de nouvelles
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méthodes d'acquisition de reconstruction et d'analyse de ce genre de données pour permettre de révéler des
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informations qui jusqu'ici était inaccessible et ce de façon totalement in vivo sur le corps humain vivant et
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les deux sujets que je vais essayer de déluge très rapidement aujourd'hui c'est donc cette
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imagerie par résonance magnétique pour montrer que par des approches originales et
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mathématiquement solide on arrive à avoir une formation unique
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sûr de l'information qui n résolution beaucoup plus petite que la résolution intrinsèque de la machine
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machine par résonance magnétique les points que vous avez dans l'image se fait de l'ordre du millimètre cube
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je vous montrais que par des méthodes avancées on arrive à avoir de
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l'information sur les cellules nerveuses ellemême qui constitue un organe
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comme le cerveau par cette machine de résonance politique en ultrasons je vous montrer que par des techniques
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avancées de reconstruction et d'acquisition et de reconstruction on peut avoir des qualités extrême d'images
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avec très peu d'informations acquises ce qui ouvre la porte à des systèmes d'imagerie
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ultra portable qu'on pourrait avoir tous dans notre poche prochainement comment en développant les
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bonnes approches mathématiques ce qu'on appelle résoudre un problème inverse je voudrais vous illustrer
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sa très brièvement sur les deux exemples de lierre m et de l'échographie
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le principe général de la reconstruction d'images à partir de capteurs comme
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pierre m. o. l'échographie c de dire on a un problème
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direct qui et la formation de l'image gêne réalité
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je tiens à minima j'obtiens des signaux extrait de cette réalité et mon objectif
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si la réalité est ici j'obtiens des signaux et mon objectif c'
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est à partir de ces signaux de caractériser l'objet initial
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donc le principe des méthodes mathématiques que l'on développe ses dires gn réalité
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je vais essayer de comprendre en disant si cette réalité un
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certains nombre de caractéristiques par exemple sur ce cerveau
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on va voir dans le cerveau entre membres de fibres nerveuses de paquets d'
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axones qui peuvent avoir des propriétés micro structurelle diverses et variées les axones de
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tailles différentes des compacité d'axones différents des quantités de milliers lignes différentes toutes
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ses propriétés la font que je veux lorsque j'utilise l'appareil rn
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je mesure incertain signale et ce qu'on a réussi à faire c'est
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de façon très précises modéliser le lien entre cette réalité et le
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signal que l'on va obtenir par ce qu'on appelle un modèle directe qui pas forcément simple mais qui est un modèle linéaire
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et tout l'enjeu des travaux que l'on fait en suisse et de dire ok maintenant j'
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acquière les signaux et j'aimerais retrouver les caractéristiques demande de mon de mon milieu d'origine
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faire ce qu'on appelle la résolution du problème inverse et sur le r. m.
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on a réussi à le faire en exprimant de façon stricte le modèle directe
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qui lie qui lie la caractéristique micro structurelle du cerveau aux signaux hier m. que
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l'on obtient dans une réalité qu'on appelle hier et de diffusion
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et ensuite de développer les méthodes mathématiques d'inversion de ce modèle
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pour finalement retrouver des informations ici sur le diamètre actionnelle
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la distribution de diamètre actionnelle dans chaque coin de l'image et vous voyez ici
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image sur un singe de la distribution des diamètres des actions à la
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au milieu du cerveau dans ce qu'on appelle le parquet l et donc là vous voyez qu'on peut avoir une cartographie de la taille
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des axones avec jean résolution minuscule alors qu'en fait la précision minuscule alors qu'en fait on
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a uni rennes qui les résolutions relativement grossière même chose exactement la même chose en échographie
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on exprime de façon très stricte le modèle directe qui relie
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le signal émis au milieu qui reflètent les coûts
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et par expression de ce modèle directive vraiment simple mais on arrive à exprimer
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de façon très précises on arrive par inversion modèle exactement la même chose
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reconstruire des images de très grande qualité vous voyez là c'est une image reconstruite avec des données standard
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peu de données on voit la qualité pas terrible et avec des méthodes avancées en arrière des images de très
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grande qualité quels enjeux là c'est d'avoir des images heures échographie très petit avec très peu d'
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éléments des images de qualité extraordinaire c'est vraiment longe donc à la fin ce qui va se passer c'
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est qu'on va pouvoir avoir grâce à ce genre de contributions accéder à des informations biologique unique
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impossible accéder jusqu'ici de façon in vivo et 7 j prétend que ce genre de méthodes la savane ouvrir la
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porte vers des biopsies du futur des biopsies virtuel avoir information
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sur le tissu sans devoir faire de prélèvements réels
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ou bien pour l'échographie avoir des images de qualité optimale sur des dispositifs totalement
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miniature visée qu'on pourra voir dans notre poche sur un smartphone que
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chaque médecin pourrait avoir dans sa poche je prétends que ça pourrait

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Conference program

Welcome
Marc Gruber, VP Innovation, EPFL
16 March 2017 · 9:04 a.m.
1,125 views
Logitech
Jean-Michel Chardon, Logitech
16 March 2017 · 9:07 a.m.
470 views
Intro of S. Gautsch
Marc Gruber, VP Innovation, EPFL
16 March 2017 · 9:21 a.m.
Context and Logistics of the Industry Day
Sebastian Gautsch, STI-EPFL
16 March 2017 · 9:22 a.m.
196 views
Master Thesis in Industry Context
Pierre-André Besse, Adjunct VP Education, EPFL
16 March 2017 · 9:34 a.m.
156 views
Role of distributed energy storage in smart grids 
Mario Paolone, Distributed Electrical Systems Laboratory - EOS Holding Chair
16 March 2017 · 9:39 a.m.
115 views
Materials and nanostructures for next generation photovoltaics
Anna Fontcuberta, Laboratory of Semiconductor Materials
16 March 2017 · 9:46 a.m.
125 views
Medium Voltage High Power Electronics
Drazen Dujic, Power Electronics Laboratory
16 March 2017 · 9:50 a.m.
340 views
Ubiquitous high performance PV energy scavengers in all shapes and colors : from IOT to buildings 
Christophe Ballif, Photovoltaics and Thin Film Electronics Laboratory
16 March 2017 · 9:54 a.m.
Highly efficient and clean conversion in fuel cells & electrolysers
Jan van Herle, Group of Energy Materials GEM
16 March 2017 · 9:59 a.m.
Small electromechanical moving devices 
Paolo Germano, Integrated Actuators Laboratory
16 March 2017 · 10:06 a.m.
Novel actuation methods for reconfigurable soft robots
Jamie Paik, Reconfigurable Robotics Lab
16 March 2017 · 10:12 a.m.
260 views
Revolutionary optical tools for Ophthalmology 
Christophe Moser, Laboratory of Applied Photonics Devices
16 March 2017 · 10:18 a.m.
159 views
Mighty soft materials
Dario Floreano, Laboratory of Intelligent Systems
16 March 2017 · 10:29 a.m.
Intro words, VP Research
Andreas Mortensen, VP Recherche, EPFL
16 March 2017 · 11:18 a.m.
123 views
The endovirome, source of biomarkers and potentiel therapeutic targets
Didier Trono , Laboratory of Virology and Genetics
16 March 2017 · 11:23 a.m.
102 views
New strategies to fight infections, hidden in the human genome
Jacques Fellay , Fellay Group
16 March 2017 · 11:29 a.m.
Smart Wearables for the Medical IoT Context
David Atienza, Embedded Systems Laboratory
16 March 2017 · 11:33 a.m.
197 views
Rational protein design for vaccine development
Bruno Correia, Laboratory of Protein Design & Immunoengineering
16 March 2017 · 11:39 a.m.
148 views
Medical Image Analysis 
Jean-Philippe Thiran, Signal Processing Laboratory 5
16 March 2017 · 11:43 a.m.
Advanced Functional Fibers
Fabien Sorin, Laboratory of Photonic Materials and Fibre Devices
16 March 2017 · 11:51 a.m.
181 views
Production of amorphous particles
Esther Amstad, Soft Material Laboratory
16 March 2017 · 11:57 a.m.
135 views
Mechanobiology and tissue engineering
Dominique Pioletti, Laboratoire de biomécanique en orthopédie
16 March 2017 · noon
120 views
High Performance Elastomers, Thermoplastics, and Lubricative Coatings
Holger Frauenrath, Laboratory of Macromolecular and Organic Materials
16 March 2017 · 12:06 p.m.
155 views
Simple models for complex flows
François Gallaire, Laboratory of Fluid Mechanics and Instabilities
16 March 2017 · 12:11 p.m.
232 views
Présentation du partenaire Alliance
Roland Luthier, Directeur du Programme Alliance, EPFL
16 March 2017 · 12:17 p.m.
Présentation du partenaire FSRM
Philippe Fischer, FSRM
16 March 2017 · 12:21 p.m.
Présentation du partenaire Swissmem
Philippe Cordonier, Swissmem
16 March 2017 · 12:25 p.m.
Presentation of Innovaud
Jean-Michel Stauffer, Innovaud, Conseiller en Innovation
16 March 2017 · 1:46 p.m.
Arcoptix
Gerben Boer, Arcoptix
16 March 2017 · 1:51 p.m.
174 views
Fast3D
Claude Forin, CEO
16 March 2017 · 1:55 p.m.
Unitechnologies
Denis Bubendorf, Unitechnologies
16 March 2017 · 1:59 p.m.
186 views
Etudiant EPFL
Firmin Manoury, Etudiant EPFL
16 March 2017 · 2:04 p.m.
ABB Sécheron
Pablo Furrer, ABB Sécheron
16 March 2017 · 2:09 p.m.
101 views
Schindler
Martin Kusserow, Schindler
16 March 2017 · 2:14 p.m.
183 views
CSEM
Stéphane Emery, CSEM
16 March 2017 · 2:21 p.m.
263 views
Flyability
Adrien Briod, Flyability
16 March 2017 · 2:30 p.m.
117 views
CEA
Philippe Garrec, CEA
16 March 2017 · 2:35 p.m.
Meyer Burger / Pasan SA
Vahid Fakhfouri, Meyer Burger / Pasan SA
16 March 2017 · 2:41 p.m.
114 views
Mikron SA
Sylvie Leggiadro, Mikron SA
16 March 2017 · 2:46 p.m.
274 views
Etudiant EPFL
Luc Conti, Etudiant EPFL
16 March 2017 · 2:51 p.m.
Johnson & Johnson
Grégoire Veber, Johnson & Johnson
16 March 2017 · 2:55 p.m.
133 views
Micronarc
Danick Bionda , Micronarc
16 March 2017 · 4:01 p.m.
Festo
Nicolas Godel, Festo
16 March 2017 · 4:05 p.m.
138 views
Melexis
Caroline Heid, Melexis
16 March 2017 · 4:14 p.m.
253 views
Etudiante EPFL
Sueda Turk, Etudiante EPFL
16 March 2017 · 4:19 p.m.
118 views
Maxon Motor
Olivier Chappuis, Maxon Motor
16 March 2017 · 4:24 p.m.
223 views
Philip Morris
Marja Talikka, Philip Morris
16 March 2017 · 4:30 p.m.
119 views
Radar Swiss
Radmila Belavina, Radar Swiss
16 March 2017 · 4:33 p.m.
Tag Heuer
Cyrill Cattin, Tag Heuer
16 March 2017 · 4:37 p.m.
219 views
Vidi Systems
Reto Wyss, Vidi Systems
16 March 2017 · 4:50 p.m.
194 views
Suss microoptics
Wilfried Noell, Suss microoptics
16 March 2017 · 4:55 p.m.
137 views
Novelis
Gilles Hodel, Novelis
16 March 2017 · 4:59 p.m.
Fischer Connectors
Stéphane Rohrbach, Fischer Connectors
16 March 2017 · 5:04 p.m.
212 views
Etudiant EPFL
Maxime Valdemarin, Etudiant EPFL
16 March 2017 · 5:09 p.m.
106 views
Bobst
Leonard Badet, Bobst
16 March 2017 · 5:14 p.m.
619 views
Frontiers
Stefano Battaglia, Frontiers
16 March 2017 · 5:19 p.m.
155 views
Xsensio
Hoël Guerin, Xsensio
16 March 2017 · 5:25 p.m.
157 views
Closing remarks
Sebastian Gautsch, STI-EPFL
16 March 2017 · 5:30 p.m.

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How about a good presentation
Roland Tormey
19 April 2012 · 10:21 a.m.