Les travaux de cette thèse s'inscrivent dans le cadre du projet PIA2 3DNeuroSecure. Ce dernier vise à proposer un système collaboratif de navigation multi-échelle interactive dans des données visuelles massives (Visual Big Data) ayant pour cadre applicatif l'imagerie biomédicale 3D ultra-haute résolution (ordre du micron) possiblement multi-modale. En outre, ce système devra être capable d'intégrer divers traitements et/ou annotations (tags) au travers de ressources HPC distantes. Toutes ces opérations doivent être envisagées sans possibilité de stockage complet en mémoire (techniques out-of-core : structures pyramidales, tuilées, … avec ou sans compression …). La volumétrie des données images envisagées (Visual Big Data) induit par ailleurs le découplage des lieux de capture/imagerie/génération (histologie, confocal, imageurs médicaux variés, simulation …), de ceux de stockage et calcul haute performance (data center) mais aussi de ceux de manipulation des données acquises (divers périphériques connectés, mobiles ou non, tablette, PC, mur d’images, salle de RV …). La visualisation restituée en streaming à l’usager sera adaptée à son périphérique, tant en termes de résolution (Full HD à GigaPixel) que de rendu 3D (« à plat » classique, en relief stéréoscopique à lunettes, en relief autostéréoscopique sans lunettes). L'ensemble de ces développements pris en charge par le CReSTIC avec l'appui de la MaSCA (Maison de la Simulation de Champagne-Ardenne) se résument donc par : - la définition et la mise en oeuvre des structures de données adaptées à la visualisation out-of-core des visual big data (VBD) ciblées - l’adaptation des traitements spécifiques des partenaires comme des rendus 3D interactifs à ces nouvelles structures de données - les choix techniques d’architecture pour le HPC et la virtualisation de l’application de navigation pour profiter au mieux des ressources du datacanter local ROMEO. Le rendu relief avec ou sans lunettes, avec ou sans compression du flux vidéo relief associé seront opérés au niveau du logiciel MINT de l’URCA qui servira de support de développement. / These thesis studies are part of the PIA2 project 3DNeuroSecure. This one aims to provide a collaborative system of interactive multi-scale navigation within visual big data (VDB) with ultra-high definition (tera-voxels), potentially multimodal, 3D biomedical imaging as application framework. In addition, this system will be able to integrate a variety of processing and/or annotations (tags) through remote HPC resources. All of these treatments must be possible in an out-of-core context. Because of the visual big data, we have to decoupled the location of acquisition from ones of storage and high performance computation and from ones for the manipulation of the data (various connected devices, mobile or not, smartphone, PC, large display wall, virtual reality room ...). The streaming visualization will be adapted to the user device in terms of both resolution (Full HD to GigaPixel) and 3D rendering (classic rendering on 2D screens, stereoscopic with glasses or autostereoscopic without glasses). All these developments supported by the CReSTIC with the support of MaSCA (Maison de la Simulation de Champagne-Ardenne) can therefore be summarized as: - the definition and implementation of the data structures adapted to the out-of-core visualization of the targeted visual big data. - the adaptation of the specific treatments partners, like interactive 3D rendering, to these new data structures. - the technical architecture choices for the HPC and the virtualization of the navigation software application, to take advantage of "ROMEO", the local datacenter. The auto-/stereoscopic rendering with or without glasses will be operated within the MINT software of the "université de Reims Champagne-Ardenne".
| Identifer | oai:union.ndltd.org:theses.fr/2018REIMS022 |
| Date | 28 November 2018 |
| Creators | Sarton, Jonathan |
| Contributors | Reims, Remion, Yannick, Lucas, Laurent |
| Source Sets | Dépôt national des thèses électroniques françaises |
| Language | French |
| Detected Language | French |
| Type | Electronic Thesis or Dissertation, Text |
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