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Visual Media Systems (VMS)

Visual Media Systems

Le développement et le test de nouveaux algorithmes de traitement du son ou de l'image nécessitent le développement rapide d'une application permettant de tester une large gamme de conditions. Les solutions actuelles ne donnent pas satisfaction: soit elles requièrent des développements spécifiques coûteux, soit elles font appel à des logiciels propriétaires (MatLab) qui posent problème en cas de vente de produits.

Le projet VMS est un vaste projet soutenu par la HES-SO, impliquant plusieurs écoles et visant à développer une architecture logicielle modulaire et réutilisable sous la forme d'un "Framework". Ce framework doit permettre le développement rapide d'applications de traitement du son ou de l'image en combinant des briques logicielles existantes et en ne développant que les parties vraiment nouvelles; il doit également faciliter la mise en œuvre d'algorithmes devant tenir compte simultanément de plusieurs types de flux de données (multimodaux) ou d'algorithmes lourds nécessitant la parallélisation sur plusieurs machines.

Ce framework supporte les plateformes Linux et MS-Windows; il est ainsi utilisable comme base pour une large gamme d'applications et d'utilisateurs. Pour les mêmes raisons VMS est multi langage: le développement de nouveaux modules est possible en Java ou C++. Par ailleurs, VMS est "Open source" afin d'assurer la pérennité du système, de simplifier les problèmes de licences et d'inciter les entreprises à utiliser ce framework pour le développement de leurs applications.

L'institut travaille pour sa part en collaboration ave la HEG sur une application spécifique de ce framework: la détection du mélanome malin sur les grains de beauté. Le mélanome malin est le plus grave des cancers de la peau car il donne lieu à des métastases. La moitié des cas apparaissent en peau saine et l’autre moitié sur des grains de beauté existants. L’objectif de cette application est de dresser une cartographie des grains de beauté de la peau afin de permettre un suivi de leur évolution. Les méthodologies utilisées sont respectivement l’acquisition d’image, le traitement d’image (filtrage, segmentation, analyse multi-résolution et recalage) afin d’extraire les grains de beauté et l’analyse statistique afin de déterminer si leur évolution est anormale.

Cette application intéresse les Hôpitaux Universitaires de Genève qui offrent leur soutien pour la préparation des données et pour la validation des résultats.