Présentation
Bienvenue dans la Collection HAL de l'Institut des Sciences de l'Image pour les Techniques Interventionnelles (ISIT - UMR 6284)
L'Unité de recherche ISIT (UMR 6284 UdA – CNRS) se consacre au domaine des techniques interventionnelles appliquées à trois grands champs disciplinaires : les spécialités cardio-vasculaires, la chirurgie endoscopique et les neurosciences cliniques et connectomique. Différentes modalités d’imagerie souvent originales sont mises en œuvre dans le cadre de protocoles cliniques concrets pour assister le geste interventionnel, que ce soit lors de la phase de planning préopératoire, de guidage peropératoire ou de contrôle post-opératoire. En plus de compétences avérées en recherche clinique, l’Unité dispose en interne, pour mener à bien ses projets, de ressources en sciences de l’image envisagées d’un point de vue vision artificielle, réalité virtuelle et augmentée et modèles discrets ou physiques pour le traitement des images. La validation et le passage des méthodes en clinique bénéficient de structures de formation et d’expérimentation comme le CICE ou le LCE. Cet environnement favorable permet d’envisager une valorisation des méthodes développées auprès des principaux acteurs industriels du domaine. ISIT a été créé par restructuration de plusieurs équipes : ERIM (EA 3295), LAIC (EA 2146) and Fertilité humaine: environnement séminal, endométrial, péritonéal et spermatozoïdes (EA 975). Directeur d'ISIT : Jean-Yves Boire.
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Mohammed Benaouda, Cécile Martin, Xinran Li, Ermias Kebreab, Alexander Hristov, et al.. Evaluation of the performance of existing mathematical models predicting enteric methane emissions from ruminants: Animal categories and dietary mitigation strategies. Animal Feed Science and Technology, 2019, 255, pp.114207. ⟨10.1016/j.anifeedsci.2019.114207⟩. ⟨hal-02569211⟩
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Jean-Denis Durou, Adrien Bartoli, Pierre Gurdjos. Shape-from-texture revisité : reconstruction 3D et auto-calibrage à partir d’une seule image. Congrès Francophone de Reconnaissance des Formes et Intelligence Artificielle (RFIA 2010), AFRIF; AFIA, Jan 2010, Caen, France. (support électronique). ⟨hal-04584912⟩
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Toby Collins, Jean-Denis Durou, Adrien Bartoli, Pierre Gurdjos. Single-view Perspective Shape-from-texture with Focal Length Estimation: A Piecewise Affine Approach. 5th International Symposium 3D Data Processing, Visualization and Transmission (3DPVT 2010), May 2010, Paris, France. pp.(electronic medium). ⟨hal-04584915⟩
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Benjamin Buchard, Camille Teilhet, Natali Abeywickrama Samarakoon, Sylvie Massoulier, Juliette Joubert-Zakeyh, et al.. Two Metabolomics Phenotypes of Human Hepatocellular Carcinoma in Non-Alcoholic Fatty Liver Disease According to Fibrosis Severity. Metabolites, 2021, 11 (1), pp.54. ⟨10.3390/metabo11010054⟩. ⟨hal-03323897⟩
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Marie-Ange Lebre, Antoine Vacavant, Manuel Grand-Brochier, Hugo Rositi, Armand Abergel, et al.. Automatic segmentation methods for liver and hepatic vessels from CT and MRI volumes, applied to the Couinaud scheme. Computers in Biology and Medicine, 2019, ⟨10.1016/j.compbiomed.2019.04.014⟩. ⟨hal-02121382⟩
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