Motion-Aware Mosaicing for Confocal Laser Endomicroscopy

International audienceProbe-based Confocal Laser Endomicroscopy (pCLE) provides physicians with real-time access to histological information during standard endoscopy procedures, through high-resolution cellular imaging of internal tissues. Earlier work on mosaicing has enhanced the potential of this imaging modality by meeting the need to get a complete representation of the imaged region. However, with approaches, the dynamic information, which may be of clinical interest, is lost. In this study, we propose a new mosaic construction algorithm for pCLE sequences based on a min-cut optimization and gradient-domain composition. Its main advantage is that the motion of some structures within the tissue such as blood cells in capillaries, is taken into account. This allows physicians to get both a sharper static representation and a dynamic representation of the imaged tissue. Results on 16 sequences acquired in vivo on six different organs demonstrate the clinical relevance of our approach

Parsing avec erreurs par un protomate

Mon stage a consisté en l'implémentation en langage C d'un parseur permettant de scanner rapidement une banque de données de séquences protéiques. Le scan permet de connaître l'appartenance des séquences à une famille modélisée par un automate pondéré. Les séquences rendues par le scan peuvent appartenir exactement à la famille ou être à une faible distance de celleci. À la fin du scan on obtient un score résumant l'adéquation automateséquence. Ce programme a été complété par une option permettant de mémoriser pour chaque séquence de la banque de données quel chemin a été pris dans l'automate, et l'évolution du score en fonction de l'avancement dans la séquence. Nous avons également réfléchi à la mise en ligne du programme et pour cela nous avons travaillé sur le découpage en modules de l'interface Web

Robust SIFT-Based Hierarchical Video Mosaicing for Endomicroscopy

We present a method to perform video mosaicing for endomicroscopy with two major improvements compared to the state of the art. First, instead of using individual images directly, we start by creating sub-mosaics from short video sub-sequences using iconic registration. The sub-mosaics are then considered for registration. Second, groupwise estimation is performed between all sub-mosaics based on SIFT matching to infer globally consistent spatial transformations. Both improvements increase robustness of the reconstruction compared to a baseline mosaicing method