STAGE Image Processing et Computer Vision

Contexte:
L’accès à une grande quantité de données de qualité est au cœur des succès récents du machine learning. C'est aussi le frein principal aux développements des méthodes automatiques dans le domaine médical. En effet, les données patients sont fortement réglementées et seulement accessibles dans le cadre de longs et coûteux essais cliniques.

Des données synthétiques sont utilisées avec succès en traitement d'images depuis plusieurs années car les modèles de perturbations sont assez simples (bruit, flou,...). Récemment, des travaux de recherche ont obtenu des résultats prometteurs sur des problématiques plus compliquées (par-exemple en vision 2.5D). Les images de cytologies urinaires sur lesquelles nous travaillons sont sont assez simples (des cellules sur un fond blanc) et nous souhaitons essayer de développer une approche basée sur des cellules synthétiques.

Objectifs du stage:
L'objectif de ce stage est d'explorer la création d'images de cellules synthétiques en s'inspirant de la littérature (cf [1], [2]), d'adapter les méthodes existantes à nos données et d'évaluer leur impacts sur les performances de nos algorithmes de diagnostic.

Pour traiter la problématique, le stagiaire devra réaliser une recherche bibliographique, concevoir des méthodes de génération d’images synthétiques, les mettre en œuvre, les évaluer et les documenter.