Traitement, Analyse de l'Image et Reconnaissance de formes. [Image Processing, Image Analysis, and Pattern Recognition.]
L'image numérique recèle une grande quantité d'informations corrélées et exploitables, permettant d'extraire des objets par segmentation. Cette segmentation des images nécessite d'extraire de celles-ci les attributs qui permettront, selon des spécifications précisées, de séparer les ''formes'' du ''fond''. Les résultats conduisent aussi bien à la compression, qu'au contrôle de qualité, la reconstitution 3D ou l'aide au diagnostic. A côté des méthodes classiques basées sur la notion de bord, les approches privilégiées sont basées sur la classification de pixels, supervisées ou non, ou sur la corrélation non linéaire à partir d'exemples. [A digital image contains numerous correlated informations which may be processed in order to extract objects by segmentation. Image segmentation needs to compute features to separate '' objects'' from the so-called background. This process leads to several applications, such as data compression, quality control, 3D reconstruction or computer-aided diagnosis. Besides the standard methods based on edge detection, other approaches using pixel classification and non-linear correlation are investigated.]

Analyse d'images et de données en anatomie pathologique [Image and data analysis in pathology]
Ce projet a pour objectif le développement de méthodes de standardisation, de calibration et d'extraction automatique de caractéristiques appliquées aux images de coloration immunohistochimique. La quantification d'immunomarquages via des techniques d'analyse d'images permet la caractérisation d'expression d'antigènes révélés par immunohistochimie (IHC) sur des coupes de tissus normaux ou pathologiques. Contrairement à d'autres techniques biochimiques, l'IHC préserve l'aspect morphologique du tissu analysé et permet une localisation précise des expressions, évitant les problèmes causés par l'hétérogénéité des tissus analysés. Il s'agit d'une approche prometteuse pour l'identification de biomarqueurs à des fins diagnostiques, pronostiques et/ou thérapeutiques. Ce projet est mené en étroite collaboration avec le service d'anatomie pathologique de l'hôpital Erasme (Pr. I. Salmon). [This project aims to develop standardization, calibration and automatic feature extraction methods from immunohistochemical images. The quantification of immunostaining by means of digital image analysis allows the characterization of protein expression revealed by immunohistochemistry on normal or pathological tissue slices. In contrast to other methods of evaluation of protein expression, this approach enables morphological controls and detailed tissue and cell localization to be carried out, avoiding the problems due to cell and tissue heterogeneity. This constitutes a promising approach for the identification of biomarkers usefull for diagnostic, prognostic and/or therapeutic purposes.This project is carried out in close collaboration with the Pathology Department of the Erasme Hospital (Pr. I. Salmon).]

Extraction de nouveaux descripteurs de marquages immunohistochimiques par analyse d'images [Extraction of new immunostain descriptors by means of image analysis]
Dévelopement d'outils d'analyse d'images pour l'extraction de nouveaux descripteurs dans le but de décrire la topologie des immunomarquages (organisation et distribution spatiale) ainsi que la colocalisation de plusieurs marquages réalisés sur des coupes sériées. [Development of image analysis tools for extracting new features characterizing immunostain topology (i.e. spatial distribution and organization) as well as immunostain colocalization on serial slides. ]

Recherche de nouveaux biomarqueurs dans les gliomes [Identification of new glioma biomarkers]
Caractérisation de l'expression des membres majeurs de la famille des galectines et du systèmes des IGF par immunohistochimique et analyse d'images sur de grandes series de gliomes et corrélation aux données cliniques. [Assessing the expression of the major components of the galectin family and the IGF system on large series of human glioma samples and correlating them with the clinical data]