AIAX : Apport de l’IA pour la tomographie aux rayons X
Le projet porte sur l’implémentation d’algorithmes d’intelligence artificielle permettant l’amélioration des images bruitées de tomographie aux rayons X.
De récents développements d’algorithmes d’intelligence artificielle (TomoGAN2, GANRec3, MSDNET4, Noise2Noise5) permettent d’améliorer les images bruitées et d’augmenter la résolution des images obtenues. L’objectif est d’implémenter ces algorithmes sur les clusters GPU de GRICAD et mettre en place le workflow qui permettra aux utilisateurs non spécialistes de les utiliser de manière simple à partir de données stockées sur des sites de stockage massifs.
Champs thématiques adressés par le projet :
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Computer Vision (CV)
Plus d’information sur le projet et accès aux ressources :
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A venir
L’équipe de recherche à l’origine du projet s’appuie sur le réseau d’ingénieurs du PNRIA
Equipe de recherche :
- Alexis Deschamps SIMAP (CNRS/Université Grenoble Alpes)
- Julio Cesar da Silva NEEL (CNRS)
- Luc Salvo SIMAP (CNRS/Université Grenoble Alpes)
- Sabine Rolland Du Roscoat 3SR (CNRS/Université Grenoble Alpes)
- Aurélien Gourrier LIPHY (CNRS/Université Grenoble Alpes)
Ingénieurs du PNRIA :
- Nathan Cassereau IDRIS (CNRS)
- Audrey Monsimer GRICAD (CNRS/Inria/Université Grenoble Alpes)