Barbara Gris

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Sorbonne Université
Laboratoire Jacques-Louis Lions
Bureau 15-16 305
4 Place Jussieu
75005, Paris

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Je suis actuellement chercheuse contractuelle au Laboratoire Jacques-Louis Lions; Sorbonne Universités (Pierre-et-Marie-Curie), Paris. Je m'intéresse à l'analyse de formes et au traitement d'images, plus particulièrement aux modèles de grandes déformations et leurs applications à l'anatomie computationnelle.
Voici un CV détaillé et mon profil ResearchGate.

Thèse
Modular approach on shape spaces, sub-Riemannian geometry and computational anatomy
ENS Cachan (2016), sous les directions de S. Durrleman et A. Trouvé.

Publications
Incorporation of a deformation prior in image reconstruction (2018).

Cet article présente une méthode pour incorporer un a priori de déformation dans la reconstruction d'image, via le formalisme des modules de déformation. Le cade des modules de déformations permet de construire des déformations difféomorphométriques qui satisfont une certaine structure. L'idée est d'apparier une image template à une observation indirecte de données avec une déformation modulaire, incorporant ainsi l'a priori de déformation dans la méthode de reconstruction. Nous montrons que c'est une méthode de régularisation bien définie (avec existence, stabilité et convergence) et présentons des exemples numériques de reconstruction à partir de simulations 2D de données de tomographie ainsi que d'images partiellement observées.


Image reconstruction through metamorphosis , avec O. Öktem et C. Chen (2018).

Cet article adapte le cadre des métamorphoses à la résolution de problème inverse avec a priori de forme. Le cadre des métamorphoses permet de transformer une image part un équilibre entre les déformations géométriques et les changements d'intensité (qui peuvent par exemple correspondre à l'apparence de nouvelles structures). L'idée développée ici est de reconstruire une image à partir d'observations indirectes et bruitée en appariant, par métamorphoses, un template aux données observées. Contrairement à un appariement avec seulement des changements géométriques, ce cadre donne de bons résultats lorsque les intensités du template sont mal choisies. Nous montrons que cette méthode est une méthode de régularisation bien définie (avec existence, stabilité et convergence des solutions) et présentons plus exemples numériques.


A sub-Riemannian modular framework for diffeomorphism based analysis of shape ensembles, avec S. Durrleman et A. Trouvé, SIAM Journal of Imaging Sciences, 10.1137/16M1076733 (2018).

Les difféomorphimes jouent un rôle important dans l'analyse statistique de formes, permettant de mesurer et d'interpréter les différences entre des objets similaires. Ils sont généralement obtenus par l'intégration d'un flot de champs de vecteurs réguliers, dont les paramètres ne permettent pas actuellement de contrôler le comportement local de la déformation. Dans cet article nous proposons un nouveau cadre mathématique et computationnel dans lequel les difféomorphismes sont construits par combinaison de modules de déformation locaux possédant un faible nombre de degrés de liberté. Ces modules de déformation contribuent au champs de vecteurs global et interagissent entre eux lors de l'intégration de la trajectoire de difféomorphismes de sorte que les modules locaux sont transportés par la déformation difféomorphique globale. Ces difféomorphismes modulaires permettent de déformer des formes et d'équiper l'espace de formes d'une métrique sous-Riemannienne. Nous montrons que cette approche apporte de nouvelles solutions dans les domaines de vision par ordinateur et d'imagerie médicale. Par exemple il est possible d'optimiser simultanément les déformations linéaires et non linéaires nécessaires pour transporter une forme sur une autre. Il devient également facile d'incorporer des a priori dans le modèle de déformation. L'approche que nous proposons généralise certaines méthodes précédentes pour construire des difféomorphismes et ouvre de nouvelles perspectives dans le domaine de l'analyse statistique de formes.


A sub-Riemannian modular approach for diffeomorphic deformations, avec S. Durrleman et A. Trouvé, article de conférence.
J'ai présenté ce travail (vidéo de la présentation) lors de la conférence "Geometric Science of Information" (2015).

Bourse

En novembre 2017 j'ai obtenu une bourse CNRS-Momentum pour mon projet intitulé "Une approche morphométrique sous contrainte pour étudier l'évolution d'organismes vivants".

Enseignement
De 2013 à 2016 j'ai enseigné à l'ENS Cachan :