[StageM2] Recalage d’images hyperspectrales codées

Les imageurs hyperspectraux sont des instruments capables de capturer des données en trois dimensions (cube de données avec deux dimensions spatiales et une dimension spectrale), fournissant pour chaque pixel de l’image 2D le spectre associé. Cette technologie ouvre des perspectives d’application diverses, allant de la microscopie à l’astrophysique en passant…

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[StageM2/Ing] Shape Optimal Combination of Multiple Segmentations and Probability Maps in Medical Imaging

Voir le fichier joint pour le descriptif du stage Supervisors : Stéphanie Jehan-Besson (Chercheur CNRS, Laboratoire CREATIS), Patrick Clarysse (Directeur de Recherche CNRS, Laboratoire CREATIS), In collaboration with Stefan Duffner (Professeur INSA de Lyon, LIRIS) Contact: stephanie.jehan-besson@cnrs.fr Webpage: https://sites.google.com/view/jehanbesson-research/research Team: https://creatis-myriad.github.io , specialized in methodological approaches for medical image processing, with…

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Stage M2 ou dernière année école d’ingénieurs : Débruitage et super-résolution de l’imagerie de flux 4D

Encadrants : Aurélien DE TURENNE, Jean PROST, Denis KOUAME Mots clés : Traitement d’image, débruitage, super-résolution, apprentissage automatique. Contexte : La dissection aortique est une pathologie grave caractérisée par la formation d’un faux chenal dans l’aorte à la suite d’une déchirure de sa paroi. Les dissections de type B, localisées dans l’aorte descendante,…

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[M2]  AI-based workflow for multimodal analysis of immersive traces for prospective memory assessment

Keywords: cognitive assessment, immersive behavioral data, multimodal generative AI Supervision:  Yannick Prié and Toinon Vigier – LS2N Nantes Université   Context : In collaboration with the LPPL, we have developed and tested a new embodied and immersive environment for assessing prospective memory. This environment is based on a learning task…

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