Analuse Globalisée des Données d Imagerie Radiologique Analyse Globalisée des Données dImagerie Radiologique Action Incitative Masses de Données.

Analuse Globalisée des Données d ’Imagerie Radiologique

Analyse Globalisée des Données d’Imagerie Radiologique

Action Incitative Masses de Données

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Analyse Globalisée des Données d’Imagerie Radiologique

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Géographie physique et humaine

AlGorille (INRIA, CNRS, INPL)CRAN (CNRS, INPL, UHP)

LPC (CNRS,IN2P3, UBP)CHRU Clermont-Ferrand

CREATIS(CNRS, INSERM, INSA, UCBL)

Rainbow (CNRS, I3S, UNSA)Epidaure (INRIA-Sophia)Centre Antoine Lacassagne

LRI – LAL (CNRS, UP-11)LIMSI (CNRS, UP-6 ET 11)St Anne Tenon FMP

14 chercheurs informatique6 médecins6 thésards4 ingénieurs

10 temps pleins

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Grilles et Imagerie Médicale

• Imagerie médicale numérique– Importante quantité de données reparties– Actuellement: analyse individuelle pour la thérapie – Besoins en algorithmes de traitement d’image– Besoins d’analyses de groupe (épidémiologie, recherche clinique)

• Grilles de calcul et de données– Accès transparent a des bases de données reparties– Partage des ressources de calcul (diminution du temps de calcul)– Accès aux algorithmes récents (transfert recherche -> clinique)– Qualité de service (disponibilité, fiabilité)– Possibilités nouvelles de travail collaboratif

• Le traitement d’images médicales est une application dimensionnante pour la grille

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Grilles et Imagerie Medicale

• Objectifs– Formaliser les nouveaux services de grille nécessaires pour le

traitement d’images médicales individuelles ou de masse– Développer de nouveaux algorithmes de traitement d’images

médicales exploitant la puissance de la grille

• Méthode– Pluridisciplinarité: médical, traitement d’image, systèmes distribués– 4 applications paradigmatiques médicales / traitement d’image– Interaction avec les projets de grille régionaux, nationaux et

internationaux – Répercuter les spécifications sur les développements

d’infrastructure et de middleware de grille

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Les thématiques

Cardiological images

SegmentationI. Magnin

Humanitarian Medical

DevelopmentV. Breton

Image registration in oncologyX. Pennec

Dissem

ination C. G

ermain

Services for InteractivityC. Germain

Middleware evaluation E. Jeannot

Medical data ManagementJ. Montagnat

Medical data access

protocols J-M. Moureaux

CoreGrid

MedicalServices

AlgorithmGridification

Medical applications evaluation P-Y Bondiau

Interactive volume

reconstuctionA. Osorio

Workflow Management J. Montagnat

MedicalApps.

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De la radiotherapie a la grille

• L’application médicale:– Aide a la planification pour la radiothérapie: – Définition des volumes cibles et a risque pour optimiser la dose

• Algorithmes d’analyse d’images impliques:– Fusion d’images multimodales– Recalage déformable d’un atlas pour la segmentation

• La question scientifique:– Évaluation des performances du recalage

• Le challenge de la grille:– Exécuter les flux de traitement sur la grille– Optimiser l’accès aux ressources et le temps de calcul

La composante régionale d’AGIR

INRIA-Sophia, projet Epidaure (X. Pennec, T. Glatard)I3S, Rainbow team (J. Montagnat, T. Glatard).Centre Antoine Lacassagne, Nice (P.-Y. Bondiau)

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Fusion d’images multi-modales

• Déterminer la correspondance entre images de modalités différentes• Pour mieux délimiter les limites de la zone cible a irradier

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Recalage deformable avec un atlas

• Déformer l’anatomie du patient vers un atlas• Segmenter les structure d’intérêt dans l’image du patient • Minimiser l’irradiation dans les zones a risque

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De la radiotherapie a la grille

• L’application médicale:– Aide a la planification pour la radiothérapie: – Définition des volumes cibles et a risque pour optimiser la dose

• Algorithmes d’analyse d’images impliques:– Fusion d’images multimodales– Recalage déformable d’un atlas pour la segmentation

• La question scientifique:– Évaluation des performances du recalage

• Le challenge de la grille:– Exécuter les flux de traitement sur la grille– Optimiser l’accès aux ressources et le temps de calcul

La composante régionale d’AGIR

INRIA-Sophia, projet Epidaure (X. Pennec, T. Glatard)I3S, Rainbow team (J. Montagnat, T. Glatard).Centre Antoine Lacassagne, Nice (P.-Y. Bondiau)

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Bronze standards

• Evaluation des performances– Grand nombre d’images et d’algorithmes – intensif en calcul et en accès aux données

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Quelle grille utiliser ?

• Machines locales (prototypage)– Quelques PCs

• Grid'5000 (Banc d’essai recherche)– Évaluation des performances– Environnement contrôlé, reproductibilité des expériences

• EGEE (Production)– 5 PO de stockage, 14000 processeurs– Nombreux utilisateurs : 1000 certificats– 25 applications développées– Système continuellement chargé

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Développer une application sur la grille

• Description de l’application– Composants standards et réutilisables (web-services)– Assemblés en un workflow (Taverna)

• Optimiser l’exécution sur la grille:– Exploiter un maximum de parallélisme – Latence, inhomogénéité des ressources

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Une expérience

AVANT recalage APRES recalage

• Precision des recalage :– 0,4 mm en translation et 0,15º en rotation pour le suivi longitudinal

• Temps de calcul pour 25 paires d'IRM du cerveau :– 3 Machines locales : 1h50´ Grid5000 : 15’ EGEE : 1h30´

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Conclusion

• Bilan– Évaluation du recalage d’images médicales opérationnel – Grid5000 permet l’étalonnage de l’application en pré-production

• Retour de spécifications vers les middlewares de grille:– Moteur d’exécution en cours d’intégration dans Taverna

• Vers une médecine utilisant le potentiel des grilles– Partage de la puissance de calcul et des capacités de stockage – Partage de données et des algorithmes de traitement– Partage de connaissance (expertise médicale)

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