SIMS - Signal, IMage et Son

Développer, en s’appuyant sur des outils mathématiques éprouvés, de nouvelles méthodes assurant une meilleure adéquation « algorithme-architecture » et capable d’exploiter toute structure intrinsèque aux données

Responsable : S Moussaoui
Pôle(s) de recherche :
SIEL

L’activité de l’équipe Signal, image et son (SIMS) s’inscrit dans le domaine du traitement statistique du signal et de l’image.
Les travaux de recherche menés par les membres de l’équipe s’articulent autour de questions méthodologiques inspirées par des problématiques appliquées issues de domaines très variés, tels que la physique, l’ingénierie et l’instrumentation industrielle. L’évolution des exigences des systèmes de mesure, en terme de précision de l’information sur la grandeur d’intérêt, a conduit à la diversification des modalités d’acquisition des données.
Cependant, cette multi-modalité est une source de masses de données, de plus en plus grande, dont le traitement par des méthodes classiques se heurte souvent à des obstacles qui se traduisent soit par un temps de calcul trop long ou un encombrement mémoire trop élevé. Parallèlement, la croissance des capacités des processeurs de calcul offre une opportunité pour le traitement de ces données, à condition de disposer de nouvelles méthodes assurant une meilleure adéquation « algorithme-architecture » et capable d’exploiter toute structure intrinsèque aux données.
La conception de tels algorithmes, en s’appuyant sur des outils mathématiques éprouvés, est le défi principal que doit relever l’équipe SIMS.

Thématiques
Décompositions parcimonieuses
Ces travaux se poursuivent dans le cadre d’un projet ANR, acceptés récemment, (BECOSE, 2016-2019) et porté par le CRAN Nancy. Le problème traité concerne la résolution d’un problème inverse de reconstruction d’images de tomographie PIV 3D (Particle Image Velocimetry) par l’introduction de la parcimonie pour sa régularisation. Cela nécessite le développement de nouvelles méthodes de décomposition parcimonieuses, prenant en compte le caractère mal-posé du dictionnaire et intégrant des contraintes supplémentaires sur les solutions recherchées (signe des coefficients de décomposition, connaissance partielle du support, etc.). En plus de l’application à des données réelles, un autre défi important est celui de l’étude théorique des propriétés de convergence des algorithmes et des garanties de reconstruction exacte.
Nous souhaitons également poursuivre la thématique de l’optimisation de critères parcimonieux par des méthodes d’optimisation globale. Cette thématique a été initiée par un projet jeunes chercheurs du GdR ISIS, et une demande de financement sera soumise cette année à l’ANR via le programme jeunes chercheurs. L’idée centrale de ce projet est d’étudier la prise en compte de stratégies heuristiques intelligentes d’exploration combinatoire, issues en particulier des algorithmes gloutons en optimisation parcimonieuse, dans des méthodes d’optimisation globale de type Branch-and-Bound.

Contrôle non-destructif par ultrasons
Nous poursuivons notre activité de recherche dans le domaine du contrôle non destructif par ultrasons. D’une part, un nouveau projet collaboratif avec le LAUM, financé par la région des Pays de la Loire via l’Institut Le Mans Acoustique, a débuté à l’automne 2015, par l’arrivée d’un post-doctorant pour 15 mois.
L’objectif principal est d’envisager des approches inverses pour la caractérisation ultrasonore des matériaux biphasiques.
D’autre part, nous souhaitons déposer un projet ANR LabCom (« Laboratoire Commun »), regroupant notre équipe, le LAUM et la société DB-SAS, qui est spécialisée dans l’électronique des capteurs ultrasonores pour le CND et les méthodes logicielles. L’objectif de ce projet est d’aborder différentes méthodes d’imagerie ultrasonore, issues de procédés de mesures et réseaux de capteurs, sous l’angle des problèmes inverses, prenant en compte notamment des modèles de propagation acoustique. Ce projet verrait l’arrivée, courant 2016, d’un post-doctorant d’un an, et serait le levier permettant le démarrage d’une thèse CIFRE l’année suivante.

Restauration et reconstruction d’images.

Un projet ECN-CHU MRI-Quantif a été labellisé Pari Scientifique 2015, pour un financement 2016-2019. Le coeur du programme scientifique est l’exploitation de données IRM de type 4D flux acquises au CHU de Nantes pour l’analyse de l’écoulement sanguin dans l’aorte. Une méthode originale de super-résolution sera développée par résolution d’un problème inverse, en tenant compte de contraintes physiques issues de la mécanique des fluides. In fine, des biomarqueurs spécifiques de pathologies neuro-cardio-vasculaires seront déduits, tels que le Wall Shear Stress, avec l’espoir d’une fiabilité d’évaluation permettant d’augmenter fortement la validité diagnostique de ces bio-marqueurs.

La collaboration avec l’IRSTEA dans le domaine de l’imagerie IRM appliquée à des tissus biologiques se poursuivra en s’attaquant à un problème de reconstruction de cartes de distributions des temps de relaxation T1-T2 dans le cas de données d’imagerie. L’originalité réside dans la masse importante des données à traiter car les méthodes actuelles sont consacrées aux données de spectroscopie RMN (T1-T2 ou D-T2). D’autre part la prise en compte de l’information spatiale est importante pour la régularisation du problème de reconstruction. Une démarche de conception d’un logiciel de traitement de ces données a été amorcée et devrait conduire à un outil original utilisable en routine pour la reconstruction des cartes de distribution des temps de relaxation 1D ou 2D à partir de mesures RMN ou IRM.


Conception conjointe acquisition-traitement de mesures
En instrumentation, la démarche de conception classique procède en deux étapes successives : conception d’un instrument optimisé suivant un critère n’anticipant pas le traitement des données, puis traitement des données sans remise en cause de l’instrument. La conception conjointe est susceptible de conduire à de meilleures performances pour un même cahier des charges. D’un point de vue formel, la conception d’instrument et le traitement des mesures relèvent respectivement de la planification d’expérience et des problèmes inverses. Ces deux domaines sont naturellement complémentaires et peuvent être abordés à l’aide d’outils communs de type statistique et optimisation. Une collaboration importante a été engagée avec l’Institut Fresnel (Marseille) sur la conception de microscopes optiques à éclairement structuré. Une thèse a démarré dans chacun des laboratoires à la rentrée 2014 et se poursuivront donc jusqu’en 2017.

Séparation de sources et applications
Les travaux de l’équipe dans le domaine de la séparation de sources se poursuivent autour de la gestion de la multi-modalité de mesure, qui est une source d’informations complémentaires mais requiert des besoins de développement méthodologiques adaptés à la gestion de la taille importante des données à traiter.
Deux applications potentielles sont visées :
  • la télédétection littorale par fusion de données LIDAR avec des images hyperspectrales. Des développements méthodologiques sont en cours d’exploration dans le cadre des travaux de thèse de Antoine BA (Doctorant au LPGN, Univ. de Nantes (2013-2016)).
  • l’amélioration de la résolution spatiale d’images de microscopie Raman (Collaboration avec l’IMN de Nantes) dans le cadre de la caractérisation de nano-objets. Un couplage avec les données issues de la microscopie de force atomique (AFM) est prévu. Un constructeur de microscopes Raman (Renishaw) sera impliqué dans ce projet.

Pilotage de prothèses robotiques.
L’objectif à moyen terme est le pilotage de mains robotiques, s’appuyant sur une décomposition fine des signaux électro-myographiques (EMG), de façon à permettre une manipulation fine et proportionnée. L’algorithme de décomposition existe et a une structure récursive en temps ; il s’appuie sur la simulation d’un certain nombre de scénarios, à l’image du nombre de particules dans un filtre particulaire. L’implantation en temps-réel reste à faire, et on compte s’appuyer sur la programmation spécifique de processeurs parallèles, car la structure de l’algorithme y est adaptée. Ce type d’implémentation doit permettre d’augmenter le nombre de scénarios joués en parallèle, ce qui permet d’envisager la décomposition de signaux EMG de surface, réputés plus difficile que les signaux EMG intra-musculaires traités jusqu’à présent. Ensuite, la correspondance entre la décomposition des EMG et la commande effective de la prothèse reste à faire, mais nous disposons de modèles musculaires permettant d’envisager une commande la plus naturelle possible pour le patient appareillé. Deux thèses de doctorat sont en cours de démarrage (2015-2018) avec des sujets consacrés à ces questions.

Analyse computationnelle de la perception de scènes sonores.
L’objectif de ces travaux est de proposer des modèles de signaux facilitant l’extraction d’informations d’intérêt qui correspondent aux propriétés physiques des objets de la scène sonore, ou à la perception qu’un humain aurait de cette scène. Le concept fondamental est celui de structure, tant en terme d’objectif : inférer l’organisation de différents éléments d’intérêt dans la scène, que d’outil : comment utiliser la structure inhérente des données pour proposer des algorithmes adéquats.
Les travaux envisagés sur ce thème concernent :
  • des thèses en co-tutelle avec l’IFFSTAR sur la caractérisation de scènes sonores urbaines pour la création de cartes de bruits,
  • la participation a l’édification de l’observatoire du bruit audio (projet d’équipement CPER financé par la région des Pays de la Loire),
  • une thèse en co-tutelle avec l’IRCAM sur l’apprentissage en ligne par modèles de durées pour la segmentation,
  • le développement d’un traité instrumental en ligne en partenariat avec le conservatoire national supérieur de musique et de danse de Paris (CNSMDP) et l’ENS.