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LOGICIELS Inria
{extrait du catalogue}
Imagerie médicale & radiologie diagnostique
et interventionnelle
Journées Françaises de Radiologie
Paris, Palais des Congrès
17-20 octobre 2014
Edito
L’imagerie médicale computationnelle, à la croisée de
l’informatique et de l’imagerie médicale, fournit de
nouveaux outils numériques au service du médecin
et du patient, dans le cadre plus large de la médecine
computationnelle.
Nous remercions la Société Française de Radiologie de
nous permettre de venir à la rencontre de l’ensemble
des acteurs de la radiologie. Nous serons présents
sur l’exposition et proposerons un programme de
démonstration tout au long du congrès.
Les progrès actuels dans ces domaines permettent
d’entrevoir comment l’informatique et les sciences
numériques peuvent accompagner le passage d’une
médecine normalisée et réactive à une médecine plus
personnalisée, préventive et prédictive. Ils reposent
en grande partie sur des avancées algorithmiques en
traitement d’images et dans la modélisation numérique
de l’anatomie et de la physiologie du corps humain.
Cette plaquette présente un échantillon de logiciels
développés par nos équipes qui vous donneront
un aperçu de leurs compétences, des opportunités
de transfert ainsi que des thèmes possibles de
collaboration.
Plusieurs équipes d’Inria développent et appliquent des
méthodes innovantes en collaboration avec des équipes
médicales en France et dans le monde et établissent des
partenariats de recherche et de transfert de technologie
avec les industriels de l’imagerie, grands groupes
internationaux ou PME françaises.
2
Pour toute question ou information complémentaire sur ces
logiciels et, plus largement l’activité d’Inria sur cette thématique,
n’hésitez pas à contacter Philippe Gesnouin, responsable du
transfert technologique “santé, sciences de la vie, biotechnologie”
chez Inria par mail à [email protected] ou par téléphone
au +33 (0)1 39 63 51 94.
Deformetrica
http:// www.deformetrica.org
Deformet!ca
Mesures avancées de
caractéristiques anatomiques à
partir d’images IRM ;
Construction de modèles
anatomiques spécifiques d’une
pathologie donnée ;
Personnalisation de modèles
pour le diagnostic différentiel, la
planification chirurgicale, etc…
 Aspects innovants
• Applicable directement sur
images ou des segmentations
issues des logiciels les plus
courants (FreeSurfer, FSL, etc..)
• Fournit des marqueurs
interprétables
• Incorpore les techniques de
pointe en apprentissage statistique
et analyse des formes
 Licence
Inria – Non commerciale,
accord de licence possible
 Contact
[email protected]
 domaines d’applications
• Etudes cliniques (détection de
biomarqueurs, quantification de
l’effet d’un traitement)
• Diagnostic assisté par ordinateur
• Planification chirurgicale (ex.
stimulation cérébrale profonde)
DROP
http://www.mrf-registration.net
Drop effectue la mise en
correspondance d’images
provenant de même ou plusieurs
modalités en calculant un champ
de déformation non rigide /
déformable d’une manière rapide
et efficace.
Drop est un nouvel outil de
recalage rapide et efficace
se basant sur de nouveaux
algorithmes ne nécessitant pas de
dérivée de fonction de coût.
Le problème du recalage est
fondamental en imagerie
médicale, d’autant plus que les
modalités d’imagerie disponibles
sont de plus en plus nombreuses.
 Aspect innovant
Il s’agit de trouver une
transformation qui aligne au
mieux deux images ou volumes,
acquis selon deux modalités
différentes sur un même patient.
L’intérêt est de disposer ainsi
d’informations complémentaires
dont la mise en relation apporte
une valeur ajoutée importante
pour l’interprétation.
 domaine d’applications
Imagerie médicale
 Language
C
 Licence
Propriétaire
 Contact
[email protected]
 Partenaire académique
Mots-clés
Mots-clés
[anatomie] [statistique] [modèles] [médecine personnalisée]
[Outil de fusion] [Recalage] [Image 2D] [Image 3D] [Multi-modal]
3
3
Kesaco
LCC-logDemons
http://www.math.u-bordeaux1.fr/MAB/mc2/
https://team.inria.fr/asclepios/software/lcclogdemons/
Colin et al.
Page 15 of 18
Surveillance numérique
en Oncologie
À partir d’une série d’images
médicales, nous construisons un
modèle mathématique spatial
personnalisé du patient pour aider
la surveillance de l’évolution future
d’une tumeur en calculant sa
forme, son volume, sa localisation.
• Traitement optimisé des résultats
d’imagerie
• Méthode d’aide à la décision
personnalisée
• Suivi de la maladie et de l’effet
des traitements
• Chirurgiens, radiologues,
cliniciens
• Diagnostic, suivi des métastases
pulmonaires, méningiomes,
sarcomes retro péritonéaux
Figure 5: Comparison between the prediction and the observation: top raw
Figure 3 shows
Comparison
between the prediction and the observation. Top raw shows the real
the real medical image, below the simulation. The dates are on the left
medical image, below the simulation. The dates are on the left 2008/09/22 (calibration) and on
2008/09/22 (calibration) and on the right 2008/12/10 (prediction).
the right 2008/12/10 (prediction).
 Contact
[email protected]
Table 2 Parameter set obtained by the inverse problem.
↵
β
⌘
γ0
γ1
λ
Mth
8.109
7.241
0.673
1.116
0
0.865
1.045
 Partenaires académiques
Table 3 Scalar indicators for the tumor growth of the first clinical case: DICE, Volume Concordance
and delays.
DICE
Volume Concordance
Delay (days)
Normalized Delay
2008/09/22
8.79%
82.30%
0
0%
2008/12/10
12.51%
71.40%
-6.7
-3.6%
Table 4 Scalar indicators for the tumor under chemotherapy and rebound of the first clinical case:
DICE, Volume Concordance and delays.
DICE
Volume Concordance
Delay (days)
Normalized Delay
2009/03/21
7.71%
84.41%
0.5
0.5%
2009/05/27
12.63%
74.44%
-0.8
-0.5%
2009/07/27
15.21
69.9%
-5.9
-2.6%
Table 5 Scalar indicators for the tumor growth of the second test case: DICE, Volume Concordance
and delays.
 Licence
Propriétaire
4
angiogenic agent synthesis factor
angiogenic growth factor
vasculature destruction factor
proliferation rate
death by hypoxia rate
angiogenic agent destruction rate
14 threshold
hypoxia
DICE
Volume Concordance
Delay (days)
Normalized Delay
2010/03/11
14.59%
70.59%
0
0%
2010/07/16
11.31%
76.45%
5.6
2.3%
LCC-logDemons is an accurate
and robust image diffeomorphic
registration framework. It
implements the symmetric Local
Correlation Coefficient (LCC) as
a similarity measure, and thus it
is unbiased with respect to local
linear intensity bias of the images.
LCC-logDemons is suited for both
inter and intra-subject registration,
and compares well with respect to
state-of-art methods.
Thanks to the stable and consistent
scheme for the computation of
the Jacobian determinant of the
transformation, LCClogDemons
represents a reliable instrument
for Tensor Based Morphometry
(TBM).
 Contact
[email protected]
 Licence
Free license for research purposes.
Redistribution with or without
modification is not allowed
without the previous authorization
of the developers
Mots-clés
Mots-clés
[Oncologie] [Cancer] [Simulation] [Logiciel]
[Image] [Non-linear registration] [brain] [morphometry] [atrophy] [measures]
Longitudinal Atrophy pipeline
The longitudinal Atrophy Pipeline
is a computational tool for the
analysis of the brain atrophy
observed in time series of T1
magnetic resonance images.
It has been extensively validated
on clinical data for the accurate
measurement of longitudinal
hippocampal atrophy and
ventricular enlargment.
The pipeline is completely
automated and was developed
in collaboration between IRCCS
Fatebenefratelli and INRIA Sophia
Antipolis.
 Licence
Free license for research purposes.
Redistribution with or without
modification is not allowed
without the previous authorization
of the developers
medInria
http://med.inria.fr
medInria propose une interface
intuitive de traitement d’images
médicales issues des équipes de
recherche Inria de ce domaine.
Elle permet la visualisation
conjointe de tous types d’images
médicales et surfaces, leur
filtrage, le traitement de données
d’IRM de diffusion (estimation,
tractographie).
D’autres applications concernent le
recalage d’images (linéaire et non
linéaire) et la segmentation.
 Contact
[email protected]
• Interface ergonomique et réactive
• Architecture de plugins
facilement extensible
• Algorithmes de haut niveau issus
de la recherche Inria
• Traitement et visualisation
d’images médicales
• Recalage d’images, imagerie de
diffusion
• Applications cliniques :
cardiaque, cerveau
 Languages
C++, Qt/ITK/VTK,
multiplateforme (Linux, Mac,
Windows)
 Licence
Cœur BSD, choix de licence
pour les plugins
 Contact
[email protected]
 PartenaireS académiqueS
IHU Bordeaux, OFSEP
Mots-clés
Mots-clés
[brain] [morphometry] [atrophy] [rates] [Alzheimer] [disease] [clinical trials]
[imagerie médicale] [visualisation] [diffusion] [filtrage] [segmentation]
[recalage]
5
My Corporis Fabrica
(MyCF)
MUSIC
https://team.inria.fr/asclepios/
software/music
http://www.mycorporisfabrica.org
Plateforme multimodale pour
l’imagerie cardiaque.
 Aspect innovant
Algorithmes pour la fusion
et l’analyse de données
électrophysiologiques et imagerie
• Cardiologie interventionnelle
• Cathéterisme cardiaque
• Diagnostique
 Language
C++, basé sur medInria
 Contact
[email protected]
 Licence
Propriétaire
Modélisation anatomique à
base de connaissances
MyCF permet d’assembler des
modèles anatomiques 3D pour
la visualisation et la simulation
biomécanique.
En entrée, l’utilisateur spécifie
des entités ou des fonctions
anatomiques, par mots-clés ou en
navigant dans une maquette 3D de
référence.
En sortie, il obtient des maquettes
correspondant à ses besoins.
 Aspect innovant
Mise à disposition des systèmes
numériques d’un référentiel
connaissances anatomiques
validées et formalisées
 Licence
 Contact
[email protected]
Virtuellement tous les domaines
où l’anatomie humaine est requise
 Languages
Python, QT, RDF, Web Service
Mots-clés
[imagerie cardiaque] [guidage interventionnel]
6
Mots-clés
[Anatomie] [ontologie] [3D] [modélisation] [simulation] [sujet spécifique]
ND-SAFIR
http://serpico.rennes.inria.fr/doku.php?id=software:nd-safir:index
• Imagerie biomédicale
• Photographies anciennes
 Languages
C++, Java, Matlab disponible sous
Windows, Linux et MacOS X
http://nilearn.github.io
Librairie offrant les fonctionnalités
pour appliquer les outils de
scikit learns à la neuroimagerie :
fonction d’aide pour charger et
mettre en forme les données,
créer des images, visualiser des
résultats, estimer des modèles de
connectivité à partir de données
temporelles.
ND-SAFIR est dédié à la
restauration (ou débruitage)
d’images 2D, 3D et de séquences
d’images 2D + T(emps) ou
3D + T(emps).
 Aspect innovant
Cet algorithme non-itératif se
positionne parmi les meilleurs
algorithmes de débruitage publiés
pour traiter les images fixes ou les
séquences d’images
Nilearn
 Licence
Inria, gratuite pour les
académiques
 Contact
[email protected]
Mots-clés
[Imagerie 2D et imagerie 3D] [filtrage] [restauration] [débruitage] [traitement
d’images] [séquences d’images] [vidéo-microscopie] [fluorescence] [biologie]
 Language
Python
 Aspect innovant
Librairie en pur Python, très facile
à installer, bien documentée, bien
testée. Contient des outils état de
l’art
 Licence
BSD
Utilisé pour l’imagerie cérébrale
anatomique ou fonctionnelle
(problèmes d’apprentissage,
connectivité)
ENST, Radbout university
 Contact
[email protected]
Mots-clés
[machine learning] [connectivité fonctionnelle] [statistiques]
7
OpenMEEG
P-LOCUS
http://openmeeg.github.io
http://p-locus.com/
Simulation bioélectromagnétique
en régime quasistatique, par
éléments finis de frontières.
Quantification de lésions dans des
IRM cérébrales.
• Fusion d’informations extraites
de différents types d’IRM (T1, T2,
FLAIR Diffusion…)
• Injection d’a priori (territoires
vasculaires…)
• Simulation électromagnétique de
haute précision
• Description géométrique
simplifiée des milieux
(conductivité constante par
morceaux)
• Electroencéphalographie (EEG)
• Magnétoencéphalographie (MEG)
• Stimulation électrique
fonctionnelle
• Intégration dans des logiciels
tiers : Fieldtrip, Brainstorm
• Collaborations industrielles :
Oticon, BESA
 Language
C++, Linux / Windows / MacOS
Segmentation AVC, Tumeurs, SEP,
Trauma
 Licence
Libre CeciLL-B,
communauté d’utilisateurs :
une centaine connus, 1600
téléchargements de la dernière
version
 Contact
[email protected].
inria.fr
 Language
C++, Linux / Mac / Windows
 Licence
Propriétaire
 Contact
[email protected]
École des Ponts
Mots-clés
[simulation en électromagnétisme] [conductivité] [EEG] [MEG]
8
Mots-clés
[Classification] [Segmentation automatique]
Scikit-learn
Pyhrf
http://scikit-learn.org
http://nilearn.github.io
Librairie offrant les fonctionnalités
état de l’art pour l’apprentissage
statistique en Python : modèles
linéaires généralisés et régularisés,
apprentissage non-supervisé,
clustering apprentissage de
covariance, méthodes d’ensemble,
sélection de modèle, validation
croisée.
Librairie Permettant d’étudier le
couplage neuro-vasculaire en IRM
fonctionelle : elle permet d’extraire
et d’étudier le filtre temporel qui lie
l’activité neuronale à sa résultante
hémodynamique.
• Contient les techniques d’état
de l’art pour l’IRM fonctionnelle
quantitative
• Supporte le calcul parallèle
• Neuroimagerie cognitive
(maladies cérébro-vasculaires)
• Comparaison de population
 Contact
[email protected]
INSERM Grenoble, CEA
 Language
Python
 Licence
Cecill
Mots-clés
[Statistique Bayésienne] [modèles spatiaux]
[fonction de réponse hémodynamique (FRH)]
 Aspect innovant
Principal logiciel d’apprentissage
statistique en Python, avec une
efficacité état de l’art et une
documentation de qualité
• Classification des textes et des
images.
• Utilisé par Microsoft, Criteo,
Nuxeo, Tinyclues
 Languages
Python/C
 Contact
[email protected]
 Licence
BSD, 600+ citations, 200+
contributeurs
ENST, université Louvain,
université Washington
Mots-clés
[apprentissage statistique] [optimisation] [classification]
9
SHAring NeurOImaging
Resources
http://shanoir.org
Solution logicielle pour archiver,
structurer, gérer, visualiser
et partager des données de
neuroimagerie. Adaptée aux projets
multicentriques, Shanoir est fournie
avec de nombreuses fonctionnalités
dédiées à la gestion de données
et apporte une structuration
appropriée des données avec une
accessibilité améliorée.
• Garantit l’intégrité des données, les
structure et gère leur provenance
• Facilite la collaboration et le
partage des moyens d’acquisition
en particulier pour les études
multicentriques
• Communique avec des logiciels
externes (ex : medInria)
• Plateforme de recherche en
imagerie et neuroinformatique
Neurinfo (Rennes, depuis 2009)
• Projet national OFSEP (Sclérose
en Plaque) (depuis 2012)
• Projet national FLI (France Life
Imaging)
10
SOFA
http://www.sofa-framework.org
SOFA est une plateforme de
recherche et développement
dédiée aux simulations physiques
interactives, et en particulier à la
simulation médicale.
 Languages
J2EE (Jboss Seam), SQL
 Licence
QPL 1.0
 Contacts
[email protected].
inria.fr
[email protected]
• SOFA regroupe de nombreux
algorithmes issus de domaines de
recherche variés
• Des modèles de nature différente
peuvent être combinés de façon
à produire des simulations
complexes qui restent compatibles
avec des temps de calcul optimaux
• Apprentissage et planification
d’interventions médicales
• Bio-mécanique, jeux vidéos
 Language
C++, Windows, Unix et Mac OS X
 Licence
Open Source avec certains
modules propriétaires
 Contact
[email protected]
Mots-clés
Mots-clés
[neuroimagerie] [base de données] [partage de données] [neuroinformatique]
[plateforme] [application web]
[simulation physique] [biomécanique] [surgétique] [GPU]
www.inria.fr/jfr2014
Conception Dircom Octobre 2014

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