Axes de recherche de l’équipe :
- Système complexes
- Techniques d'apprentissage
- Systèmes Bio-inspirés
- Optimisation multi-objectif
- Traitement d'image
- Imagerie médicale
- Bio-médicale
Impacts socio-économiques de l’équipe :
- Contribution au développement des algorithmes efficaces pour l’analyse et le traitement des données volumineuses, bruitées, imprécises et incomplètes, pour des applications variées : imagerie, robotique, bio-informatique…
- Contribution au développement des métriques génériques d'évaluation de la qualité de séquences temporelles d’images pour des applications variées : multimédias, imagerie météorologique, imagerie médicale.
- Contribution au développement des techniques d’extraction des connaissances à partir de données volumineuses, bruitées, imprécises et incomplètes, pour des applications variées : imagerie, robotique, bio-informatique…
- Satisfaction des besoins des médecins et des biologistes par le développement des systèmes d’aide au diagnostic.
- Développement d'une recherche scientifique de qualité, qui tient en compte tout à la fois, des directives, des besoins nationaux et des incitations et préoccupations universelles
Objectifs de l’équipe :
Les travaux menés dans le cadre l’équipe de recherche, portent sur le développement des nouvelles approches basées sur le paradigme de systèmes bio-inspirés et les techniques d’optimisation pour le traitement et l’analyse des données volumineuses, bruitées, imprécises et incomplètes, pour le cas des applications variées : imagerie, robotique, bio-informatique... A travers nos recherches, on vise à :
- Développer des techniques d’apprentissage pour réduire la dimension des données, et structurer efficacement l’information afin de déterminer des solutions d’excellente qualité.
- Développer des techniques d’extraction des connaissances à partir de données volumineuses, bruitées, imprécises et incomplètes, pour des applications variées : imagerie, robotique, bio-informatique…
- Développer des métriques d’évaluation de séquences temporelles d’images pour des applications variées : multimédias, imagerie météorologique, imagerie médicale…
- Développer des algorithmes efficaces capables de gérer le volume et la complexité des informations véhiculées par les images médicales.
- Développer des outils de traitement et analyse des données d’images médicales.
- Développer des méthodes robustes permettant d’identifier des groupes de gènes partageant des profils d'expression similaires.