Fiche de BOUCHER Arnaud

Adresse: | Campus Universitaire d’Auxerre – Route des plaines de l’Yonne – 89 000 Auxerre |
Tél: | +33 3 86 49 28 57 |
Email: | arnaud.boucher@ube.fr |
Equipe: | IFTIM |
Fonction: | Maitre de conférences |
Tags: | Informatique, Traitement d’image médicale, IA |
ORCID: | 0000-0002-9959-6056 |
- Carrière
- Projets
- Publications
- Communications
- Enseignements
2014 : Maître de conférences, Université de Bourgogne, France
2013 : PhD in Informatics, Université Paris Descartes, Directrice de thèse : Nicole Vincent, Paris, France
- Caractérisation des contraintes biomécaniques subit par l’aorte par IA sur IRM
- Segmentation de l’aorte sur IRM de flux 4D
- Segmentation du myocarde par Deep Learning
- Recalage IRM/TEP
- Marin-Castrillón DM., Lalande A., Leclerc S., Ambarki K., Morgant MC., Cochet A., Lin S., Bouchot O., Boucher A., Presles B., 4D segmentation of the thoracic aorta from 4D flow MRI using deep learning. Magnetic Resonance Imaging (IF: 3.13), 2023.
- Markodimitrakis E., Lin S., Koutoulakis E., Marín-Castrillón DM., Sáez FAT., Leclerc S., Bernard C., Boucher A., Presles B., Bouchot O., Decourselle T., Morgant MC., Lalande A., Comparison of In-Vivo and Ex-Vivo Ascending Aorta Elastic Properties through Automatic Deep Learning Segmentation of Cine-MRI and Biomechanical Testing. Journal of Clinical Medicine (IF: 4.96), 2023, vol. 12, no 2, p. 402.
- Lalande A., Chen Z., Pommier T., Decourselle T., Qayyum A., Salomon M., Ginhac D., Skandarani Y., Boucher A., Brahim K., De Bruijne M., Camarasa R., Correia TM., Feng X., Girum KB., Hennemuth A., Huellebrand M., Hussain R., Ivantsits M., Ma J., Meriaudeau F., Deep learning methods for automatic evaluation of delayed enhancement-MRI. The results of the EMIDEC challenge. Medical Image Analysis (IF: 13.83), 2022, vol. 79, p. 102428.
- Brahim K., Arega TW., Boucher A., et al., An Improved 3D Deep Learning-Based Segmentation of Left Ventricular Myocardial Diseases from Delayed-Enhancement MRI with Inclusion and Classification Prior Information U-Net (ICPIU-Net). Sensors (IF: 3.85), 2022, vol. 22, no 6, p. 2084.
- Brahim K., Qayyum A., Lalande A., Boucher A., Saklyc A., Meriaudeau F., A 3D network based shape prior for automatic myocardial disease segmentation in delayed-enhancement MRI. Innovation and Research in BioMedical engineering IRBM (IF: 5.5), 2021, vol. 42, no 6, p. 424-434.
- Marin-Castrillón DM., Boucher A., Lin S., et al., Multi-atlas Segmentation of the Aorta from 4D Flow MRI: Comparison of Several Fusion Strategies. In: Statistical Atlases and Computational Models of the Heart. Multi-Disease, Multi-View, and Multi-Center Right Ventricular Segmentation in Cardiac MRI Challenge: 12th International Workshop, STACOM 2021, Held in Conjunction with MICCAI 2021, Strasbourg, France, September 27, 2021, Revised Selected Papers. Cham: Springer International Publishing, 2022. p. 3-11.
- Brahim K., Qayyum A., Lalande A., Boucher A., Sakly A., Meriaudeau F., A deep learning approach for the segmentation of myocardial diseases. In: 2020 25th International Conference on Pattern Recognition (ICPR). IEEE, 2021. p. 4544-4551.
- Brahim K., Qayyum A., Lalande A., Boucher A., Sakly A., Meriaudeau F., Efficient 3D deep learning for myocardial diseases segmentation. In: Statistical Atlases and Computational Models of the Heart. M&Ms and EMIDEC Challenges: 11th International Workshop, STACOM 2020, Held in Conjunction with MICCAI 2020, Lima, Peru, October 4, 2020, Revised Selected Papers 11. Springer International Publishing, 2021. p. 359-368.
Enseignements en informatique :
– Programmation Python, niveau ingénieur (20h/an)
– Base de données, niveau L3 et ingénieur (60h/an)
– Modélisation des données, niveau ingénieur (30h/an)
– Système d’exploitation, niveau L3 (30h/an)
Responsabilités :
– Membre du Conseil Pédagogique de l’ISAT
– Responsable de la Licence Professionnelle ASSR GSIE
Encadrement de thèse :
Dominika KRUK (2019), Directeur de thèse : Tadeusz SLIWA
Khawla BRAHIM (2021), Directeur de thèse : Fabrice MERIAUDEAU
Diana Marcela MARIN CASTRILLON (2022), Directeur de thèse : Olivier BOUCHOT
Encadrement de stage :
3 stagiaires en M2 depuis 2020
20 stagiaires en L3 depuis 2020