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Julien Henriet

Julien Henriet

Intelligence artificielle distribuée

DISC
Equipe : DEODIS
UFC - IUT Belfort Montbéliard

Enseignant-chercheur

  • Tél. : 03.81.66.20.65
  • Courriel : henriet@femto-st.fr
  • Bureau : 429C
  • Adresse : Cours Louis Leprince Ringuet 25200 Montbéliard

Intelligence Artificielle Distribuée, Raisonnement à Partir de Cas, Systèmes Multi-Agents, Imagerie Médicale.

Thèmes de recherche :
​Mes recherches actuelles portent principalement sur l’adaptation dans les systèmes RàPC distribués.
A ce titre, je m’intéresse aussi à d'autres concepts d'Intelligence Artificielle : systèmes multi-agents, réseaux de neurones artificiels, apprentissage profond, algorithme génétique, modélisation des connaissances et des méthodes d’adaptation.

Mon champ d’application principal est l'imagerie médicale, notamment la personnalisation des représentations numériques en 4 dimensions des poumons, coeur et oesophage d’un individu, et la segmentation.

Encadrements de travaux de recherche :

Gestion des connaissances pour aider les outils de segmentation par intelligence artificielle du rein tumoral chez l'enfant,
Yann Chaussy, thèse de l'Université de Franche-Comté, école doctorale ES, débutée en décembre 2017, encadrée à 50%.

Collaboration au sein d'un flotte d'agents pour la réalisation d'un objectif global en utilisant le principe de raisonnement à partir de cas,
Mohamed Amine Limane, thèse de l'Université Pierre et Marie Curie, école doctorale EDIT, débutée en décembre 2017, encadrée à 15%.

Construction de représentations en trois dimensions de reins tumoraux par Intelligence artficielle distribuée,
Lisa Corbat, thèse de l'Université de Franche-Comté, école doctorale SPIM, débutée en octobre 2017, encadrée à 85%.

Démonstrateur basé sur le Raisonnement à partir de cas pour l'aide au traitement d'images médicales du cancer du rein chez l'enfant,
Thibault Delavelle, Master 2 Informatique IPAC, Université de Lorraine, février à septembre 2017, encadré à 100%.

Segmentation d'images médicales par Deep Learning - Étude et implémentation,
Lisa Corbat, Master 2 Recherche Informatique, Université de Franche-Comté, février à juin 2017, encadré à 50%.

SAIAD : Segmentation Automatique de reins tumoraux chez l'enfant par Intelligence Artificielle Distribuée,
Projet INTERREG, janvier 2017 à décembre 2019,
Porteur du projet, FEMTO-ST DISC, CHRUB, Ido-In, EPFL, CFI
1 Ingénieur d'étude financé pour le DISC

Gestion de la concurrence des solutions sur une plate-forme distribuée dédiée à la segmentation d’images médicales,
Florent Marie, thèse de l'Université de Bourgogne-Franche-Comté, école doctorale SPIM, Financée par la Communauté d'Agglomération du Grand Besançon, débutée en octobre 2016, encadrée à 90%.

Prédiction des risques en chirurgie par modélisation du bloc opératoire,
Bruno Perez, thèse de l'Université de Bourgogne-Franche-Comté, école doctorale SPIM, débutée en octobre 2016, encadrée à 50%.

Intégration d'appareils connectés (cardiofréquencemètre, tensiomètre connecté, ...) à une plate-forme intelligente dédiée à la surveillance, au diagnostic et au pronostic de l'état de santé de patients,
Réda Aazmi, élève-ingénieur ENSMM, stage de PFE, juin 2016 à décembre 2016, encadré à 50%.

Modèle prédictif évaluant les risques induits par les actions et les états des différents éléments d'un bloc opératoire,
Bruno Perez, Master 2 Informatique, Université de Franche-Comté, septembre 2015 à juin 2016, encadré à 50%.

Application d'imagerie médicale pour l'aide au traitement du cancer du rein chez l'enfant,
Nizar Ouardiane, Thomas Pradal, Master 2 Informatique, Université de Franche-Comté, septembre 2015 à février 2016, encadré à 50%.

Segmentation d'images médicales,
Olivier Boissard, Antoine Lavier, Master 2 Informatique, Université de Franche-Comté, septembre 2015 à février 2016, encadré à 50%.

Simulateur multi-agents pour le traitement du cancer en radiothérapie,
Emilie Greussard, Karla Breschi, Ronnie Pottaya, Master 2 Informatique, Université de Franche-Comté, septembre 2013 à février 2014, encadré à 50%.

Construction d'un fantôme thoracique dynamique (respirant) 3D personnalisé : THORAX-4D,
Projet INSERM Physique Cancer (ANR Tecsan), décembre 2011 à décembre 2013,
Porteur du projet, IRMA (Université de Franche-Comté) / Service de Radiothérapie du CHU de Besançon,
1 Ingénieur de Recherche (Pierre-Emmanuel Leni), 1 Post-Doctorant (Rémy Laurent) financés,
17 projets acceptés / 64 évalués.

Simulation du mouvement pulmonaire personnalisé par réseau de neurones artificiels pour la radiothérapie externe,
Rémy Laurent, thèse de l'Université de Franche-Comté, école doctorale SPIM, débutée en septembre 2008, soutenue le 21 septembre 2011, Mention Très Honorable, encadré à 50%.