Etienne Decenciere

Directeur de recherche

Adresse e-mail: etienne.decenciere@minesparis.psl.eu
Discipline(s): Signal, image, automatique, robotique et génie industriel
Thème(s): Analyse d'image médicale, Biodiversité

Mots-clés

Équipe

STIM

Biographie

Etienne Decencière est un chercheur spécialisé en traitement et analyse d’images, avec une expertise marquée dans l’application des méthodes avancées de vision par ordinateur et d’apprentissage profond à des domaines variés tels que les matériaux composites, l’imagerie médicale et la biologie. Ses travaux se concentrent sur le développement d’outils automatisés pour l’analyse quantitative de structures complexes, notamment via des approches basées sur les réseaux de neurones convolutifs (CNN), les modèles génératifs ou encore les techniques de morphologie mathématique. Ses recherches couvrent des problématiques telles que la segmentation d’images 3D, la détection d’anomalies dans des données médicales (rétiniennes, histopathologiques), ou encore l’optimisation de microstructures pour des applications en science des matériaux. Une part importante de ses contributions vise à améliorer la robustesse, l’interprétabilité et l’efficacité des modèles, tout en réduisant les besoins en données annotées, un enjeu clé pour des applications cliniques ou industrielles. Ses méthodes, souvent validées sur des jeux de données publics ou expérimentaux, illustrent une approche pragmatique combinant rigueur mathématique et adaptation aux contraintes réelles des domaines d’application.

Publication(s)

2026
MIPHEI-ViT: Multiplex immunofluorescence prediction from H&E images using ViT foundation models DOI : 10.1016/j.compbiomed.2026.111564
2026
Image generation of short glass fibre composite microstructures: From control to optimisation and damage prediction DOI : 10.1016/j.cma.2025.118686
2025
Plug-and-Play Learned Proximal Trajectory for 3D Sparse-View X-Ray Computed Tomography DOI : 10.1007/978-3-031-72761-0_13
2025
Self-Supervised Metric Learning for Gaussian Anomaly Detection in Fundus Images DOI : 10.1109/ISBI60581.2025.10981124
2025
Euclidean Distance to Convex Polyhedra and Application to Class Representation in Spectral Images DOI : 10.5220/0013385600003905
2024
Neural Field Regularization by Denoising for 3D Sparse-View X-Ray Computed Tomography DOI : 10.1109/3DV62453.2024.00094
2024
Coupled Laplacian Eigenmaps for Locally-Aware 3D Rigid Point Cloud Matching DOI : 10.1109/CVPR52733.2024.00331
2024
Physics informed self-supervised segmentation of elastic composite materials DOI : 10.1016/j.cma.2024.117355
2024
A POSTERIORI DEEP LEARNING SEGMENTATION QUALITY ESTIMATION BASED ON PREDICTION ENTROPY DOI : 10.5566/ias.3024
2024
Spatial Reasoning Loss for Weakly Supervised Segmentation of Skin Histological Images DOI : 10.1109/ISBI56570.2024.10635595
2023
A Simple and Robust Framework for Cross-Modality Medical Image Segmentation applied to Vision Transformers DOI : 10.1109/ICCVW60793.2023.00446
2023
Heuristic Hyperparameter Choice for Image Anomaly Detection DOI : 10.1109/IPTA59101.2023.10320035
2023
Giga-SSL: Self-Supervised Learning for Gigapixel Images DOI : 10.1109/CVPRW59228.2023.00453
2023
In vivo multiphoton multiparametric 3D quantification of human skin aging on forearm and face DOI : 10.1117/12.2647111
2022
In vivo melanin 3D quantification and z-epidermal distribution by multiphoton FLIM, phasor and Pseudo-FLIM analyses DOI : 10.1038/s41598-021-03114-0
2022
Deep learning identifies morphological patterns of homologous recombination deficiency in luminal breast cancers from whole slide images DOI : 10.1016/j.xcrm.2022.100872
2022
In vivo multiphoton multiparametric 3D quantification of human skin aging on forearm and face DOI : 10.1038/s41598-022-18657-z
2022
APPLYING DEEP LEARNING TO MELANOCYTE COUNTING ON FLUORESCENT TRP1 LABELLED IMAGES OF IN VITRO SKIN MODEL DOI : 10.5566/ias.2640
2022
Artificial neural network approach for multiphase segmentation of battery electrode nano-CT images DOI : 10.1038/s41524-022-00709-7
2022
Automated analysis of platelet microstructures using a feature length orientation space DOI : 10.1007/s10853-021-06630-6
2021
A Modular U-Net for Automated Segmentation of X-Ray Tomography Images in Composite Materials DOI : 10.3389/fmats.2021.761229
2021
On power jaccard losses for semantic segmentation
2020
In vivo multiphoton imaging for non-invasive time course assessment of retinoids effects on human skin DOI : 10.1111/srt.12877
2020
Fast macula detection and application to retinal image quality assessment DOI : 10.1016/j.bspc.2019.101567
2020
Automatic biometric verification algorithm based on the bifurcation points and crossovers of the retinal vasculature branches DOI : 10.1504/IJBET.2020.104677
2019
Cascaded multi-scale convolutional encoder-decoders for breast mass segmentation in high-resolution mammograms DOI : 10.1109/EMBC.2019.8857167
2019
A new color augmentation method for deep learning segmentation of histological images DOI : 10.1109/ISBI.2019.8759591
2019
Watervoxels DOI : 10.5201/ipol.2019.250
2019
A 2.5D approach to skin wrinkles segmentation DOI : 10.5566/ias.1925
2019
The strong gravitational lens finding challenge DOI : 10.1051/0004-6361/201832797
2019
Segmenting junction regions without skeletonization using geodesic operators and the max-tree DOI : 10.1007/978-3-030-20867-7_35
2018
Deep learning for galaxy surface brightness profile fitting DOI : 10.1093/mnras/stx3186
2018
Dealing with Topological Information Within a Fully Convolutional Neural Network DOI : 10.1007/978-3-030-01449-0_39
2018
Multiphoton FLIM in cosmetic clinical research DOI : 10.1515/9783110429985-021
2017
Function decomposition in main and lesser peaks DOI : 10.1007/978-3-319-57240-6_26
2017
Automatic detection of cracks and delaminations in thermal images
2016
New general features based on superpixels for image segmentation learning DOI : 10.1109/ISBI.2016.7493531
2016
Direct multiphase mesh generation from 3D images using anisotropic mesh adaptation and a redistancing equation DOI : 10.1016/j.cma.2016.06.009
2016
Deep learning for studies of galaxy morphology DOI : 10.1017/S1743921317000552
2015
Direct numerical simulation from 3D imaging
2015
Spatial repulsion between markers improves watershed performance DOI : 10.1007/978-3-319-18720-4_17
2015
Non-invasive short-term assessment of retinoids effects on human skin in vivo using multiphoton microscopy DOI : 10.1111/jdv.12650
2015
Waterpixels DOI : 10.1109/TIP.2015.2451011
2014
Feedback on a publicly distributed image database: The Messidor database DOI : 10.5566/ias.1155
2014
Determination of collagen fiber orientation in histological slides using Mueller microscopy and validation by second harmonic generation imaging DOI : 10.1364/OE.22.022561
2014
Segmentation of elongated objects using attribute profiles and area stability: Application to melanocyte segmentation in engineered skin DOI : 10.1016/j.patrec.2014.03.014
2014
Fibrillogenesis from nanosurfaces: Multiphoton imaging and stereological analysis of collagen 3D self-assembly dynamics DOI : 10.1039/c4sm00819g
2014
Exudate detection in color retinal images for mass screening of diabetic retinopathy DOI : 10.1016/j.media.2014.05.004
2014
Waterpixels: Superpixels based on the watershed transformation DOI : 10.1109/ICIP.2014.7025882
2014
Parsimonious path openings and closings DOI : 10.1109/TIP.2014.2303647
2013
Second harmonic generation imaging of collagen fibrillogenesis
2013
Efficient geodesic attribute thinnings based on the barycentric diameter DOI : 10.1007/s10851-012-0374-7
2013
Automatic 3D segmentation of multiphoton images: A key step for the quantification of human skin DOI : 10.1111/srt.12019
2013
TeleOphta: Machine learning and image processing methods for teleophthalmology DOI : 10.1016/j.irbm.2013.01.010
2013
Multimedia data mining for automatic diabetic retinopathy screening DOI : 10.1109/EMBC.2013.6611205
2013
Second Harmonic Generation imaging of collagen fibrillogenesis DOI : 10.1109/CLEOE-IQEC.2013.6801528
2012
A multiple-instance learning framework for diabetic retinopathy screening DOI : 10.1016/j.media.2012.06.003
2012
In vivo multiphoton microscopy associated to 3D image processing for human skin characterization DOI : 10.1117/12.907410
2012
A general framework for detecting diabetic retinopathy lesions in eye fundus images DOI : 10.1109/CBMS.2012.6266334
2012
One-dimensional openings, granulometries and component trees in O(1) per pixel DOI : 10.1109/JSTSP.2012.2201694
2012
Imaging and 3D morphological analysis of collagen fibrils DOI : 10.1111/j.1365-2818.2012.03629.x
2011
Linear openings in arbitrary orientation in O(1) per pixel DOI : 10.1109/ICASSP.2011.5946767
2011
Geodesic attributes thinnings and thickenings DOI : 10.1007/978-3-642-21569-8_18
2011
Region growing structuring elements and new operators based on their shape DOI : 10.2316/P.2011.759-018
2009
Restoration of variable density film soundtracks
2009
Efficient restoration of variable area soundtracks DOI : 10.5566/ias.v28.p113-119
2008
Restoration of under/overexposed optical soundtracks
2008
Detection and correction of under-/overexposed optical soundtracks by coupling image and audio signal processing DOI : 10.1155/2008/281486
2008
Numerical analysis of the consequences of roughness modifications in 3d hydrodynamic contacts DOI : 10.1080/10402000802044340
2008
Parametric optimization of periodic textured surfaces for friction reduction in combustion engines DOI : 10.1080/10402000802065337
2008
Region merging via graph-cuts DOI : 10.5566/ias.v27.p39-45
2007
Adaptive crossing numbers and their application to binary downsampling DOI : 10.5566/ias.v26.p73-81
2007
Restoration of variable area soundtracks DOI : 10.1109/ICIP.2007.4379944
2007
Image filtering using morphological amoebas DOI : 10.1016/j.imavis.2006.04.018
2007
ISMM05 special issue DOI : 10.1016/j.imavis.2006.06.007
2006
Application of surface topological segmentation to seismic imaging DOI : 10.1007/11907350_43
2006
18F-FDG PET images segmentation using morphological watershed: A phantom study DOI : 10.1109/NSSMIC.2006.354319
2006
Numerical analysis of a 3D hydrodynamic contact DOI : 10.1002/fld.1164
2005
Noise reduction in 3D images using morphological amoebas DOI : 10.1109/ICIP.2005.1529699
2001
Morphological decomposition of the surface topography of an internal combustion engine cylinder to characterize wear DOI : 10.1016/S0043-1648(01)00579-8
2001
Content-dependent image sampling using mathematical morphology: Application to texture mapping DOI : 10.1016/S0923-5965(00)00037-0
2001
Restoration quality assessment DOI : 10.1049/ic:20010021
1999
Old movie restoration using rational spatial interpolators DOI : 10.1109/ICECS.1999.813437
1998
Applications of kriging to image sequence coding DOI : 10.1016/S0923-5965(98)00007-1
1997
Application of the morphological geodesic reconstruction to image sequence analysis DOI : 10.1049/ip-vis:19971559

Projets

2025-2028 Classification de plancton d'eau douce Porteur Développement de méthodes de classification du plancton d'eau douce. Financement TTI.5. Collaboration avec le CEREEP Ecotron Idf. Co-directeur de thèse: Jean-François Le Galliard
2025-2028 Analyse de vidéos acoustiques Participant Analyse de vidéos acoustiques pour limiter l'impact de la production hydroélectrique sur la migrations de poissons. Thèse de Fabian Roldan Figueredo.

Enseignements

Deep Learning for Image Analysis

Responsable

Le cours sera composé de leçons et de sessions pratiques. Les cours magistraux comprendront : - Introduction à l'apprentissage automatique. - Réseaux neuronaux artificiels, algorithme de rétropropagation - Réseau de neurones convolutif - Architectures à succès - Analyse de la fonction des réseaux de neurones - Classification et segmentation d'images - Auto-encodeurs et réseaux génératifs - Tendances et perspectives de recherche actuelles Pendant les travaux pratiques, les étudiants coderont en Python les concepts appris pendant les cours. Ils seront confrontés aux problèmes pratiques liés à l'apprentissage profond : conception d'architecture, schémas d'optimisation et sélection d'hyper-paramètres, analyse des résultats.

Données, Images, Modèle Physique, et Apprentissage (trimestre recherche)

Responsable

L'exploitation des données occupe une place de plus en plus importante dans notre société, aussi bien au niveau professionnel que personnel. Ces données sont souvent complexes : texte, images, vidéos, génome, nuages de points, graphes, par exemple. Elles constituent la matière première des industries du numérique. L'extraction automatique d'information utile à partir de ces masses de données constitue un défi de taille. L'objectif de ce trimestre de recherche est de fournir aux élèves ingénieurs une première expérience en matière de recherche sur l'analyse automatique de données complexes. Les images et autres données structurées (graphes, arbres, séquences, etc.) seront au centre de ce travail. Les disciplines scientifiques concernées seront en particulier l'apprentissage automatique, l'analyse d'images, la robotique, la physique et la bio-informatique. Les étudiants auront l'occasion, en fonction des projets, d'utiliser les méthodes à noyaux, le deep learning ou la morphologie mathématique, entre autres. Les domaines d'application seront très variés, allant de la conduite automatique à la santé en passant par le contrôle non destructif et la caractérisation de matériaux. Certains projets de recherche se déroulement dans le cadre de collaborations avec des partenaires industriels.

Direction(s) de thèse(s)

2025 Développement de méthodes d'analyse de vidéos acoustiques pour l'identification et la quantification des poissons en milieu naturel autour des infrastructures énergétiques. ROLDAN FIGUEREDO Xabier Fabian
2025 Modèles d’intelligence artificielle générative pour les microstructures des alliages métalliques COURTOIS Martin
2025 Classification automatique de plancton lacustre pour la caractérisation du fonctionnement de l’écosystème DÉCHAUMET Léo
2023 Caractérisation dynamique et morphologique du milieu électrochimique des batteries Lithium-ion au cours des cycles de charge BOTTENMULLER Antoine
2023 Estimation basée sur l'apprentissage automatique de biomarqueurs moléculaires à partir d'images H&E : caractérisation des performances, des limites et des applications en aval BALEZO Guillaume
2022 Avancées en vision 3D et en apprentissage profond pour l’analyse et la synthèse de formes : application à la modélisation biomécanique interespèces de l’articulation du genou BASTICO Matteo
2022 Approches d’apprentissage profond pour l’analyse et l’optimisation de composites à matrice polymère renforcés par des fibres de verre BASSO DELLA MEA Guilherme
2021 Exploitation des images de fond d’oeil pour la biométrierétinienne par apprentissage profond LANGROGNET Thomas
2021 Contributions à la détection non supervisée d'anomalies visuelles CASAGRANDE BERTOLDO Joao Paulo
2021 méthodes par apprentissage profond pour la tomographie par rayons x en vues éparses VO Romain
2019 apprentissage de représentation en pathologie computationnelle: application à la prédiction de caractéristiques moléculaires du cancer LAZARD Tristan
2015 Problèmes de segmentation d'images et contribution à la morphologie mathématique ALAIS Robin