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URL:https://www.i2m.univ-amu.fr/evenements/h-raguet-a-signal-processing-ap
 proach-to-voltage-sensitive-dye-optical-imaging/
SUMMARY: (...): H. Raguet: A Signal Processing Approach to Voltage-Sensitiv
 e Dye Optical Imaging
DESCRIPTION:: UNE APPROCHE MATHÉMATIQUE DE L'IMAGERIE OPTIQUE PAR COLORANT
  POTENTIOMÉTRIQUE\nRésumé : L'imagerie optique par colorant potentiomé
 trique est une méthode\nd'enregistrement de l'activité corticale promett
 euse\\\, mais dont le\npotentiel réel est limité par la présence d'arte
 facts et d'interférences\ndans les acquisitions.\nÀ partir de modèles e
 xistant dans la littérature\\\, nous proposons un\nmodèle génératif du
  signal basé sur un mélange additif de composantes\\\,\nchacune contrain
 te dans une union d'espaces linéaires déterminés par son\norigine bioph
 ysique.\nMotivés par le problème de séparation de composantes qui en d
 écoule\\\,\nnous développons :\n(1) des régularisations convexes struct
 urées spatialement\\\, généralisant\nen particulier des outils classiqu
 es de parcimonie groupée et de\npénalisation de variation totale \\\;\n(
 2) un nouvel algorithme proximal de premier ordre\\\, primal\\\, pour\nmin
 imiser efficacement la fonctionnelle qui en résulte\\\, qui contient à\n
 la fois des termes non différentiables\\\, et des termes dont l'opérateu
 r\nde proximité ne peut être calculé facilement \\\;\n(3) des méthodes
  statistiques de sélection de paramètre basées sur\nl'estimateur non bi
 aisé du risque de Stein.\nNous développons par la suite un logiciel de s
 éparation de composantes\nen présence de bruit\\\, et évaluons ce logic
 iel sur différentes données\nd'imagerie optique\\\, montrant des résult
 ats encourageants quant à la\npossibilité d'observer des dynamiques cort
 icales complexes.\n\nA Signal Processing Approach to Voltage-Sensitive Dye
  Optical\nImaging\nAbstract : The voltage-sensitive dye optical imaging (V
 SDOI) is a promising\nrecording modality for the cortical activity\\\, but
  its practical\npotential is limited by many artifacts and interferences i
 n the\nacquisitions. Inspired by existing models in the literature\\\, we 
 propose\na generative model of the signal\\\, based on an additive mixture
 s of\ncomponents\\\, each one being constrained within an union of linear 
 spaces\\\,\ndetermined by its biophysical origin. Motivated by the resulti
 ng\ncomponent separation problem\\\, which is an underdetermined linear in
 verse\nproblem\\\, we develop:\n(1) convex\\\, spatially structured regula
 rizations\\\, extending in\nparticular the popular tools of group sparsity
  and discrete total\nvariation regularization\\\;\n(2) a new primal\\\, fi
 rst-order proximal algorithm for minimizing\nefficiently the resulting fun
 ctional\\\, which presents both\nnondifferentiable terms\\\, and terms who
 se proximity operator cannot be\neasily computed\\\;\n(3) statistical meth
 ods for automatic parameters selection\\\, based on\nStein's unbiased risk
  estimate.\nWe develop subsequently a software for noisy component separat
 ion\\\, and\nevaluate this software on different VSDOI data set\\\, showin
 g encouraging\nperspectives for the observation of complex cortical dynami
 cs.
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