Introduction

Le projet de recherche international METISLAB émane du précédent laboratoire commun international (LIA) de même nom, établi entre CREATIS, l’Institut de Technologie de Harbin et l’Université Médicale de Harbin, et étendu à l’Université de Shanghai. L’IRP METISLAB regroupe des chercheurs chinois et français autour du développement de méthodes avancées d’analyse de données issues de l’imagerie médicale, orientées sur des applications en imagerie cardio-vasculaire.

Missions et thèmes de recherche 

En capitalisant sur l’expertise et les réalisations antérieures des experts chinois et français, METISLAB vise à co-développer des méthodes d’analyse et de modélisation d’images médicales nouvelles et avancées avec des applications principalement en imagerie cardio-vasculaire. Quatre thèmes de recherche sont organisés en deux axes. Un premier axe plus fondamental étudie des aspects théoriques de l’analyse d’images, en particulier des méthodes de traitement avancées et génériques pour traiter des images de différents types et complexité (scalaires, vectorielles et tensorielles), la reconstruction des formes et structures anatomiques, et des méthodes statistiques et d’apprentissage machine dédiées aux données issues de l’imagerie médicale pour l’aide à l’analyse et au diagnostic. Le deuxième axe est dédié à des applications en imagerie cardio-vasculaire. L’ultrastructure 3D des organes, notamment le myocarde, est explorée à différentes échelles et des modèles numériques sont élaborés. En outre, la manière dont l’eau diffuse dans l’ultrastructure du tissu sera simulée dans le but d’étudier son impact sur l’imagerie de diffusion par résonance magnétique. La relation de l’ultrastructure avec la fonction cardiaque est également étudiée. Des approches de modélisation inverse sont développées pour identifier les propriétés mécaniques individualisées du myocarde et des vaisseaux. La combinaison de ces paramètres avec d’autres mesures anatomiques et tissulaires basées sur l’imagerie dans des approches statistiques multiparamétriques appliquées à de vastes collections de données cliniques devrait fournir de nouveaux moyens de détecter et de caractériser les maladies cardio-vasculaires.

Principaux projets de recherche 

• Traitement d’images multi-types/composantes : détection de non-stationnarité locale, traitement de données tensorielles (diffusion), imagerie multi-paramétrique,
• Analyse intégrative de données statistiques et apprentissage machine : apprentissage machine et réduction de bruit, estimation automatique et précise de paramètres,
• Analyse et modélisation de l’ultrastructure du myocarde : modélisation multi-échelle des tissus cardiaques et vasculaires, relation ultrastructure-diffusion,
• Quantification, modélisation et analyse des fonctions cardiaques et vasculaires : estimation d’indice de la fonction cardiaque par apprentissage machine, intégration de données de l’imagerie et de la modélisation patient spécifique pour la caractérisation et la prédiction du myocarde lésé, estimation des propriétés mécaniques vasculaires à partir d’une imagerie in-vivo et d’une modélisation patient spécifique.

Les institutions et laboratoires impliqués 

Côté français :

• Centre de Recherche en Acquisition et Traitement d’Images pour la Santé (CREATIS)
• Centre National de la Recherche Scientifique, CNRS UMR 5220
• Université de Lyon
• Institut National des Sciences Appliquées de Lyon
• Université Claude Bernard Lyon 1
• Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale, Inserm U1206

Côté chinois :

• Harbin Institute of Technology (schools of Computer Science and Technology, Life Science and Technology, Instrumentation Science and Engineering)
• Harbin Medical University (2^nd affiliated Hospital)
• Shanghai University