HAL Id: hal-01316910
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Submitted on 24 May 2016
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Gestion et visualisation de données hétérogènes multidimensionnelles : application PLM à la
neuroimagerie
Marianne Allanic
To cite this version:
Marianne Allanic. Gestion et visualisation de données hétérogènes multidimensionnelles : application PLM à la neuroimagerie. 11e prix de thèse Guy Deniélou de l’Université de Technologie de Compiègne (2016), Apr 2016, Compiègne, France. �hal-01316910�
Vulgarisation
Court-métrage
"Un chercheur dans tous ses états" festival Les chercheurs font leur cinéma, 2014
Ma thèse en 180s, Sorbonne Universités 2015
Gestion et visualisation de données hétérogènes multidimensionnelles :
application PLM à la neuroimagerie
Marianne ALLANIC
Comment visualiser les structures
de données multidimensionnelles
et dynamiques ?
Recherche
Compétences
développées
Expertise scientifique
Etude de la littérature
- Gestion de données hétérogènes dans le domaine de l'industrie manufacturière (cycle de vie du produit)
- Gestion des données dans le domaine de la neuroimagerie - Théorie des graphes
- Visualisation de l'information
Conférences, séminaires et workshops thématiques
EMEA12, JDEV13, PALM14, VIS14
Modules écoles doctorales UTC et Sorbonne Université
Fonctionnement de la recherche publique
Instances universitaires
Bureau de l'école doctorale, bureau du département GSM
Enseignement
100h TDEncadrement
2 stagiaires 6 mois (TN09)Chairman
d'une session à la conférence internationale TMCE2014Entrepreneuriat
24Hchrono CIFREMontage de projets nationaux et européens
Communication
Rédaction & présentation Vulgarisation scientifique
Valorisation
industrielle
Valorisation
scientifique
Publications
Journaux Internationaux
IJITM16Conférences Internationales
PLM13, TMCE14, PLM14Objectif 1
: Faciliter la conservation de la
provenance et structurer les données
hétérogènes
Objectif 2
: Représenter des
données
multidimension-nelles dynamiques
Objectif 3 :
Explorer
visuellement des données
multidimensionnelles
Proposition 1
:
le modèle de données BMI-LM per-met de gérer la provenance de données hétérogènes à toutes les étapes du cycle de vie d’une étude en neuroi-magerie au sein d'un système PLM. Des concepts géné-riques associés à une classification métier basée sur des ontologies rend le système PLM flexible.Résultat
:
Les concepts PLM peuvent être appliqués à la gestion des données en neuroimagerie.Proposition 2
:
les Graphes Multidimensionnels Dynamiques (GMD) permettent de représenter des données complexes, hétérogèneset évoluant suivant plusieurs dimensions.
Le format Json Graph EXchange (JGEX) permet de stocker et
d'échanger les GMD.
Proposition 3
:
la méthode de vi-sualisation OCL permet l'analyse des GMD grâce à la préservationpar-tielle de la carte mentale de l'utilisa-teur, à l'exploration
en contexte
et à la visualisation interactive.Nouveaux produits
Partenariats et communication industrielle
- Siemens Industry Software, Siemens Healthcare
- Intervenante invitée à la table ronde «Can We Learn From Others», conférence internationale SPIE2014
GIN, Université de Bordeaux Co-directeur de thèse : Marc Joliot
Neuroimagerie, Etude des réseaux biologiques
Roberval, Université de Technologie de Compiègne Co-directeur de thèse : Benoît Eynard
Co-encadrant : Alexandre Durupt
Ingénierie collaborative, PLM, Visualisation de graphes et de relations Encadrant industriel : Philippe Boutinaud
Ingénierie collaborative, Conduite des projets PLM,
Visualisation de l’information et des connaissances
co-financent
Provenance
complexe
Données
hétérogènes
Reproductibilité
Réutilisation
Partage
Projet de recherche
ANR CONTINT 2013 - n° ANR-13-CORD-0007
partenariat
pluridisciplinaire
Comment explorer les relations c mplexes entre ensembles de données hétérogènes ?
CIFRE n°2012/0420
Comment gérer les données
hétérogènes et leur provenance ?
Application dans de
nouveaux projets
Gestion longitudinale des données
de santé des étudiants
Gestion des données des laboratoires
d’imagerie de Sorbonne Paris Cité
Module PLM
de gestion
des données d’imagerie
biomédicale
Client web
de visualisation
de graphes GMD
Etapes d'une étude en neuroimagerie
L'industrie manufacturière
est confrontée à des problématiques similaires
Les systèmes PLM
(Product Lifecycle Management) permettent de résoudre ces problèmes
Vue des données d'un sujet de la cohorte BIL&GIN dans le PLM Teamcenter Vues partielles d'un GMD représentant la connectivité fonctionnelle en fonction du sexe et de la latéralité Etapes de la méthode OCL
Principe de la visualisation en contexte
Principe de la représentation GMD
Objects génériques du modèle de données BMI-LM
Résultat
:
Les GMD permettent dereprésenter des données hétérogènes et multidimensionnelles.
En particulier dans le cas de l'étude de la variabilité de la connectivité fonctionnelle cérébrale.
