Thématiques

Cette journée mêlera exposés, présentations flashs, tables rondes et posters pour maximiser les possibilités d'échanges croisés. Cinq thèmes seront proposés répondant aux grandes thématiques exposées. Elles auront pour configuration :

• exposés : durée 15 min chacun
• présentations flashs : 5 min chacune (si possible en relation avec un poster)
• table ronde : 20 min

Les questions seront posées par l'auditoire durant la table ronde animée par les intervenants, à l'issue des présentations.

Qu'il s'agisse de détection ou de suivi de signaux, les instruments et les protocoles d'acquisition et de préparation des échantillons doivent être adaptés à la configuration visée. Résolution spatiale, temporelle ou spectrale, durée des mesures ou largeur de la fenêtre d'observation, acquisition multi-échelle ou multi-modale, représentent des problématiques communes à de nombreux domaines de recherche. Ces paramètres-clés exigent des développements technologiques et méthodologiques continuels, impliquant des transferts entre champs disciplinaires afin d'aboutir à une expérimentation innovante.

• imagerie du vivant
• imagerie à haute résolution
• imagerie et rapidité
• capteurs et détecteurs

L'image sans interprétation n'est pas scientifique. Devant une avalanche de nouvelles méthodes d'acquisition et de nouvelles données, le traitement et l'analyse d'images pour l'interprétation et la quantification de l'information ressentie visuellement sont devenues une pierre angulaire de l'imagerie. La numérisation des images ouvre la voie à des algorithmes experts d'analyse des images, souvent spécialisés en fonction du système d'acquisition et de la question scientifique posée. L'apprentissage par la machine, les approches statistiques ou mathématiques sont autant de voies pouvant être développées ou utilisées de manière hybride pour permettre la caractérisation d'objet ou de phénomènes observés grâce à l'imagerie.

• traitement et analyse d'images
• exploitation des données (data mining)
• imagerie computationnelle

A l'ère du big data, l'imagerie ne fait pas exception et les problématiques de gestion du cycle de vie de l'image sont très présentes. L'aspect spatio-temporel et les formats de stockage utilisés appellent à des recherches spécifiques sur les meilleures manières de stocker et d'échanger ces données, d'y accéder à distance dans le cadre des collaborations scientifiques, mais également sur les nouveaux formats de stockage et de compression permettant une réduction optimale de la taille des données. La façon de traiter une image est différente du traitement d'autres types de données, de par sa définition intrinsèquement spatio-temporelle. On fait alors appel à de nouvelles possibilités et à une optimisation de traitement des données dans des centres de calcul ou sur les machines dédiées. L'accès à ces ressources mutualisées de stockage et de calcul est également un enjeu pour les chercheurs en imagerie.

• gestion des flux et archivage
• compression

Les technologies de visualisation des images ne cessent d'être améliorées en termes d'immersion : plus de résolution spatiale et/ou temporelle, plus de contrastes lumineux et colorés, plus de champs visuels excités (réalité virtuelle ou augmentée). Les manières de regarder et d'interagir avec un contenu visuel numérique sont donc multiples. Elles nécessitent le développement de techniques et de méthodes de traitement et de rendu des images, adaptées :

• au dispositif de visualisation (résolution spatiale et temporelle, 'gamut'/gamme de couleur, dynamique de luminance, rendu fovéal...)
• à la nature du contenu visuel (statique ou dynamique, naturel ou de synthèse, 2D ou 3D)
• au contexte d'utilisation et aux usages (expérience visuelle d'un contenu artistique, visualisation de données pour soutenir un raisonnement ou une prise de décision, interaction avec des informations visuelles pour aider à l'apprentissage...).

Les techniques et dispositifs de visualisation peuvent notamment permettre de rendre intelligibles de grands volumes de données comme ceux produits en imagerie mais pas seulement. Ceci a conduit par exemple à l'émergence du domaine de l'analyse immersive de données. À l'intersection des domaines de la visualisation des données, de la réalité virtuelle et de l'interaction, cette thématique vise à étudier comment les nouvelles technologies d'interaction et d'affichage peuvent être utilisées pour soutenir le raisonnement analytique et la prise de décision

L'interdisciplinarité est devenue incontournable devant la diversité des domaines concernés par le besoin à l'image, l'hétérogénéité grandissante des données, la complexité croissante des méthodes d'acquisition et le besoin informatif de multimodalité. Quel outil, pour quelle image ? Quel objet, pour quel signal ? Quelle image, pour quelle représentation ? Quel type de données liées à l'image ? Ces questionnements se posent au travers d'une relation étroite espace-temps, et homme-machine. Ils lient le microscopique au macroscopique, le distant au proche, le passé au futur, la réalité humaine/sociale et son analyse numérique. Ils peuvent ainsi susciter la conception de nouveaux objets et instruments, de nouvelles représentations visuelles de données tangibles ou virtuelles ou encore réorienter des flux ou des comportements humains.

• imagerie multimodale
• imagerie corrélative
• imagerie multi-échelle
• imagerie et société