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Présentation de l'équipe Hybrid et de la plateforme Immersia
Bruno Arnaldi, IRISA, Rennes
Cette présentation en trois parties débute par une introduction de la réalité virtuelle. Les concepts
fondateurs, les définitions essentielles, un bref historique et les principaux usages et enjeux
industriels seront présentés. Dans la deuxième partie, l’aspect technologique et applicatif des
plateaux techniques de réalité virtuelle sur le site de Rennes sera présenté. En particulier la
plateforme Immersia dédiée à l’immersion sur écran de grande dimension et la futur plateforme
Immermove dédiée à l’analyse du mouvement humain seront introduites. Enfin, la dernière partie
de l’exposé présentera les résultats scientifiques récents de l’équipe de recherche Hybrid de l’IRISA
et du centre Inria Rennes Bretagne Atlantique. Nous aborderons, les recherches concernant le travail
collaboratif, les interfaces cerveau - ordinateur (BCI) et la conception de systèmes d’interaction
innovant.
Les liens :
• Immersia : http://www.irisa.fr/immersia/
• Hybrid : http://team.inria.fr/hybrid/
• IRISA : http://www.irisa.fr/
• Centre Inria Rennes Bretagne Atlantique : http://www.inria.fr/centre/rennes
Kinect : du jeu vidéo aux applications scientifiques
Olivier Nocent, CReSTIC, Reims
L'apparition de nouveaux périphériques vidéoludiques comme la caméra Kinect a profondément
modifié notre rapport aux jeux vidéo. Au delà de cela, ces périphériques "grand public" (peux
coûteux, robustes, miniaturisés) ouvrent des perspectives intéressantes sur le plan scientifique.
Après une présentation des capteurs de profondeur (conditions d'utilisation, précision,
fonctionnalités), la présentation s'articulera autour des travaux scientifiques menés au sein du
CReSTIC s'appuyant sur cette technologie : collecte de données morphologiques et cinématiques
chez les personnes souffrant d'obésité, analyse de la posture et du geste chez les sportifs, génération
d'empreintes visuelles du geste musical.
Présentation de l'équipe VENISE et du système immersif EVE
Nicolas Férey, LIMSI, Orsay
L'arrivée du dispositif immmersif collaboratif "EVE" au LIMSI fut l'occasion pour l'équipe
VENISE (P. Bourdot) d'approfondir ses thématiques de recherche traditionnelles, et d'en explorer de
nouvelles. Après une courte présentation de "EVE", nous effectuerons un panorama des activités de
recherche et d'expérimentation en cours, allant de la multimodalité à la navigation dans les
environnements virtuels. Nous apporterons ensuite un éclairage plus détaillé consacré aux
simulations moléculaires interactives dans un contexte immersif.
Calcul & Image pour la biologie, la chimie…
Nicolas Belloy, P3M, Reims
Le Plateau Technique de Modélisation Moléculaire Multi-échelle (P3M) regroupe des chercheurs,
enseignants-chercheurs, doctorants et étudiants impliqués dans les domaines de la physique, de la
chimie ou de la biologie ayant une approche théorique de leurs problématiques dans le but
d’anticiper, prédire, reproduire ou expliquer des observations expérimentales.
Après le rappel de notions concernant l’étude de systèmes protéiques en graphisme et calcul, nous
illustrerons l’apport et les limites de la modélisation moléculaire au travers de 2 exemples dans le
domaine de la biologie.
A partir de l’analyse du comportement dynamique et mécanique d’une protéine inhibitrice de
métalloprotéases (TIMP-1), nous avons proposé des mutants de cette protéine afin de moduler ses
activités.
Dans le deuxième cas, l’étude de l’interaction de deux partenaires protéiques (TSP-1 et CD47) a
permis le développement d’un peptide visant à bloquer cette interaction.
Dans les deux exemples, l’approche in silico a été menée en parallèle de manipulations
expérimentales afin de valider les résultats obtenus.
MINT, une solution extensible de traitement et de visualisation 3D relief
R. Guillemot1, J. Lehuraux2, B. Battin2 et L. Lucas1
1 : CReSTIC, Reims – 2 : OpexMédia/Neo Telecoms
MINT (Multiview INsight Toolkit) est une plateforme logicielle multi-OS ouverte sur l'analyse et la
visualisation 3D relief de données. Développé en C++ sur une base OpenGL, cet outil intègre
également le support de périphériques de capture de mouvement qui seront directement mobilisés
dans le cadre du projet ICOS (Immersive Computational Surgery - FUI 16). Ce projet vise à
développer, pour des neurochirurgiens, un prototype de système passif d'aide per-opératoire par
navigation interactive et sans contact du praticien dans une visualisation sans lunettes en relief HD
non déformé, d’informations issues des données médicales 3D du patient potentiellement stockées à
distance sans transfert desdites données. Il répond à un besoin médical clairement exprimé au CHU
de Reims d’amélioration du soutien per-opératoire des neurochirurgiens dans un double objectif de
santé publique visant à : (i) supprimer les périphériques informatiques peu compatibles avec les
règles d’hygiène de bloc opératoire (claviers, souris …) et (ii) accélérer l’accès aux informations
désirées par le praticien au sein des données patients disponibles et, par là même, réduire la durée
des « pauses opératoires » liées à ces prises d’information.
Electroptical Imaging Multiscale multimodal imaging
Mahdi Mahmoudzadeh et Fabrice Wallois, INSERM, Amiens
Combining innovative electrical and optical imaging, such as combined EEG-NIRS is emerging as
powerful new multiscale modalities for brain imaging in disease and healthy conditions. The nature
of the relationship between neuronal activity and the associated hemodynamic response, known as
neurovascular coupling, is not well understood. This can lead to uncertainties in the interpretation of
brain imaging techniques which are sensitive to hemodynamic effects.
However, optical techniques have already been used to examine neuronal activity in cell cultures
(Cohen 1973, Lazebnik et al. 2003), in the exposed brain (Rector et al. 2001) and noninvasively by
Gratton et al. (1997) and was shown to correlate temporally with EEG (Mahmoudzadeh, 2011) and
spatially with the hemodynamic response imaged by fMRI. But, this fast signal has very low signal
to noise ratio. Thus, the ability of combined electrical and optical methods to image both
phenomena simultaneously could provide a unique system for the examination of the coupling
between the two different scale effects and thereby lead to new insights into brain physiology. This
could have particular advantages for the assessment of brain development in infants and for the
investigation of certain neurological conditions.
The growth in the use of prior information for both modeling and the inverse problem should be
continued. Simultaneous recording of anatomical and electroptical data will provide knowledge of
both the structure and function of the brain. One of the most challenging future roles for optical
imaging is tomography of the newborn infant brain, which faces unique problems due to the
vulnerability of the subject. In order that optical tomography of the infant brain can have the
greatest impact on mortality and the incidence of permanent brain injury, the task over the next few
years is to develop a technique which can be employed rapidly and easily at the bedside, within
hours of birth.
RECOVER3D
Muhannad Ismael et Ludovic Blache, CReSTIC, Reims
4D multi-view reconstruction of moving actors has many applications in the entertainment industry
and although studios providing such services become more accessible, efforts have to be done in
order to improve the underlying technology and to produce high-quality 3D contents. The
RECOVER3D project aim is to elaborate an integrated virtual video system for the broadcast and
motion pictures markets. In particular, we present a hybrid acquisition system coupling mono and
multiscopic video cameras where actor?s performance is captured as 4D data set: a sequence of 3D
volumes over time. The visual improvement of the software solutions being implemented relies on
?silhouette-based? techniques and (multi-)stereovision, following several hybridization scenarios
integrating GPU-based processing. Afterwards, we transform this sequence of independent 3D
volumes in a unique dynamic mesh. Our approach is based on a motion estimation procedure. An
adaptive signed volume distance function is used as the principal shape descriptor and an optical
flow algorithm is adapted to the surface setting with a modification that minimizes the interference
between unrelated surface regions.

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