Estimation de la pose des membres inférieurs sur des images frontales et latérales

Ce projet vise à créer un outil permettant des détections de la pose statique sur des images/vidéo suffisamment précis et fiable pour pouvoir être utilisé en télémédecine. Des méthodes d’apprentissage automatique seront utilisées pour la détection de la pose des membres inférieurs afin d’identifier l’orientation des os (fémur et tibia) et la localisation de l’articulation du genou. Une base de données d’images (ou trames vidéo) sera disponible pour l’apprentissage, mais il faudra enlever l’instrumentation présentement visible. Les données d’orientation des os et de position du genou sont disponibles avec une grande précision, mais ils ne sont pas synchronisés avec les images. Une étape de traitement d’images est nécessaire pour éliminer l’instrumentation des images et calibrer l’image par rapport aux données. Ainsi les étapes à suivre dans ce projet sont :
1. Application d’un algorithme d’inpainting pour éliminer l’instrumentation des images
2. Calibration des images par rapport aux données de position associées
3. Création d’une base de données d’images et données de position/orientation associées
4. Mise en place des algorithmes d’estimation de la pose dans les images frontales et latérales
5. Estimation des paramètres cliniques à partir des paramètres de position obtenus
6. Création d’une base de données de validation
7. Évaluation de la précision des méthodes proposées

Connaissances requises

Vision par ordinateurs; apprentissage machine; traitement d'images  

Programme d'études visé

Maîtrise avec projet, Maîtrise avec mémoire

Domaines de recherche

Technologies de l'information et des communications, Les technologies pour la santé

Financement

Une bourse est disponible

Autres informations

Date de début : Été 2022

Information indicative : Projet de maitrise en collaboration avec une entreprise dans le secteur de la santé et la télémedecine. 

Partenaire impliqué : EMOVI

Conformité : Tests sur des images de sujets humains

Personne à contacter

Carlos Vázquez | carlos.vazquez@etsmtl.ca