Sujet : Segmentation Multi-Agents en Imagerie Biologique et Médicale Responsables : Marie Beurton-Aimar, Achille Braquelaire et Pascal Desbarats Téléphone : 05.40.00.35.25 et 05.40.00.60.91 e-mail : aimar@labri.fr, braquelaire@labri.fr et desbarats@labri.fr Equipe : Image et Son Thématique : Structuration et Analyse d'Images Les Systèmes Multi-Agents permettent de définir au niveau local des différentes interactions au niveau local entre des entités (des agents) et d'observer au niveau global les résultats de la collaboration entre les entités. Dans le contexte de la segmentation d'images, chaque agent est chargé de déterminer localement l'appartenance d'un pixel (ou d'un voxel) à une région à partir de propriétés géométriques ou topologiques locales. Les travaux de la thématique "Structuration et Analyse d'Images" ont abouti à une structuration d'images 2D et 3D basée sur un niveau géométrique et un niveau topologique. Les premiers algorithmes de segmentation appliqués sur ce modèle sont des algorithmes de type Division/Fusion dont le critère de décision est local. La spécificité de l'imagerie biologique ou médicale est de fournir des images fortement bruités et avec une variation inter-objets importante. De plus la détermination de formes géométriques triviales est inadéquate. Les premières utilisations des agents pour déterminer les contours ou les régions des différents objets biologiques et médicaux semblent prometteuses [1]. De plus, l'utilisation d'agents permettrait une parallélisation plus simple des algorithmes, propriété d'autant plus intéressante que les données à analyser sont volumineuses. [1] Richard N., Dojat M., Garbay C. Automated segmentation of human brain MR images using a multi-agent approach. Artificial Intelligence in Medecine vol. 30 pp 153-175. 2004