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Soutenance de thèse de Van Trung PHAM

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ARD2020

Date -
Heure 09h30 - 11h30
Adresse

Amphithéâtre Turing -
Polytech Orléans - Site Galilée - Campus Université
France

Contact
Lien http://www.univ-orleans.fr/fr/univ/recherche/temps-forts/soutenances-de-theses-…

En orthodontie, le suivi régulier du mouvement des dents joue un rôle essentiel pour la qualité des traitements. L’entreprise Dental Monitoring est la première à avoir mis en place une solution innovante qui permet de mesurer la position des dents à partir d'images prises par smartphone. L’objet de ces travaux de thèse est de développer des algorithmes de détection de contours des dents et de segmentation des masques d’objets sur des images buccodentaires. Exploiter ces images d’une qualité très variable (exposition, netteté, résolution ...) capturées de façon non contrôlée est un véritable challenge. Nous avons développé deux réseaux de neurones convolutifs. Le premier, Edge Pyramid Network (EPN), qui extrait des cartes multi-échelles dérivées de FPN est capable de réaliser plusieurs tâches de détection de contours et de segmentation sémantique. Une stratégie define-tuning alternant différentes fonctions de perte optimise la finesse et la précision des contours. Le deuxième, Shared Convolutional Network (SCN), combine plusieurs modules d'extraction de contours RCF à une seule ossature. En outre, un algorithme pour le raffinement de contours (Contour Refinement usingInstance Segmentation CRIS) qui exploite une segmentation d'instances de dents a également été développé. L’efficacité des algorithmes proposés a été validée sur une base applicative de 1000 images bucco-dentaires extraites de cas réels. Plus largement, sur les bases d'images publiques, EPN concurrence l’état de l’art dans les tâches de détection de contours sémantiques et non-sémantiques. Enfin, l’algorithme CRIS, breveté par l’entreprise, obtient des résultats remarquables pour raffiner des contours dentaires.