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• Seminar/2010-06-02  + (Le projet BrainVISA (http://brainvisa.info … Le projet BrainVISA (http://brainvisa.info) est en train de</br>développer, avec le soutien du projet européen HiPiP</br>(http://hipip.eu), une architecture générique pour la parallélisation</br>des applications. Cette architecture fournira un accès à divers moyens</br>de calculs (fermes de stations de travail, clusters, centres de</br>calculs, etc.) en s'appuyant sur des solutions existantes pour la</br>gestion des ressources (Sun Grid Engine, Condor, LSF, etc.) Cette</br>architecture est développée pour répondre aux besoins croissants de</br>moyens de calcul dans le monde de la recherche en neuroimagerie.</br>Au cours de ce séminaire, j'aborderai rapidement le contexte de la</br>recherche en neuroimagerie en me focalisant sur les besoins en</br>parallélisation d'applications. Ensuite, je détaillerai la solution</br>que nous avons choisie pour répondre à ces besoins.avons choisie pour répondre à ces besoins.)

• Seminar/2010-06-02  + (Le traitement d'images est par nature un p … Le traitement d'images est par nature un procédé discret, au cours</br>duquel un signal continu est décomposé en un ensemble de pixels, ou de</br>voxels pour des images tri-dimensionnelles. Au niveau géométrique, cette</br>nature discrète pose peu de problèmes, car la plupart des opérations</br>géométriques sont indépendantes de la grille sous-jacente ; au niveau</br>topologique, le problème est tout autre. Deux des notions fondamentales</br>de la topologie, le voisinage et la connexité, sont radicalement</br>différentes entre un espace continu et un espace discret : il est entre</br>autres impossible de subdiviser un voisinage discret de façon infinie</br>comme c'est le cas dans un espace euclidien.</br></br>Bien que certaines bibliothèques de traitement d'images contiennent des</br>algorithmes topologiques, notamment de squelettisation, le type de</br>voisinage utilisé par ces algorithmes est généralement fixé par le code,</br>ce qui empêche une adaptation facile à un autre type de connexité ou à</br>un espace de dimension différente.</br></br>Ce séminaire présente une méthode générique pour intégrer les notions</br>discrètes de voisinage et de connexité à une bibliothèque de traitement</br>d'images programmée en C++. Je montrerai également comment obtenir de</br>façon simple un algorithme de squelettisation homotopique en utilisant</br>ces notions.tion homotopique en utilisant ces notions.)