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Serge Cohen

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**Thèmes de recherche** ![-](https://ipanema.cnrs.fr/squelettes-dist/puce.gif) modélisation stochastique d’image spectrale, approche par estimation de densité conditionnelle et critère de sélection de modèle pour l’optimisation discrète ![-](https://ipanema.cnrs.fr/squelettes-dist/puce.gif) factorisation positive d’image spectrale, combinaison des approches factorisation de matrice et factorisation de tenseur ; prise en compte de la « nature image » des matrices d’activation ![-](https://ipanema.cnrs.fr/squelettes-dist/puce.gif) reconstruction 3D, développement de nouvelles modalités de mesure et de reconstruction ![-](https://ipanema.cnrs.fr/squelettes-dist/puce.gif) traitement d’image : algorithmes pour implémentations rapides sur architectures SIMD ou GP-GPU **Recherches actuelles** Mon activité, à l’interface des statistiques, du traitement du signal/image et de l’analyse par méthode synchrotron des matériaux anciens. L’analyse des données issues de l’observation de matériaux anciens est rendue complexe par le faible échantillonnage, conséquence de la rareté des objets et de leur fragilité, ainsi que par la complexité des mesures et par la faible connaissance a priori des processus ayant conduit aux matériaux tels qu’observés. Ces contraintes conduisent à des développements mathématiques spécifiques et motivent la recherche de garanties théoriques sur les résultats de la modélisation. La localisation à IPANEMA permet d’ancrer le développement méthodologique dans la problématique et l’expérience d’application pour assurer une bonne adéquation des approches développées. **Parcours de recherche** Après une formation initiale en mathématiques et physique, ma thèse en biologie structurale (EMBL, Grenoble) avec en particulier la mise en oeuvre des techniques synchrotron m’a permis d’aborder en post-doctorat les méthodes mathématiques pour la biologie structurale (NKI, Amsterdam). Jai alors développé des méthodes algorithmiques permettent d’accélérer dun facteur 100 à 1000 la construction du modèle moléculaire pour les protéines. Depuis fin 2007 j’ai une activité de recherche dans le cadre du projet puis de l’unité IPANEMA, avec une première phase de prospectives qui m’a permis de condenser les caractéristiques déterminantes communes à l’ensemble des matériaux anciens du point de vue de leur étude physico-chimique et de l’analyse des données correspondante. La deuxième phase de mon activité au sein d’IPANEMA, commencée fin 2009, correspond aux premiers développement de méthodes mathématique pour l’analyse des image de spectro-microscopie de matériaux hétérogènes complexes.
**Research area** \- stochastic modelling of spectral image, conditional density estimation approach and model selection criterion for discrete optimisation \- positive factorisation of spectral image, combining matrix factorisation and tensor factorisation approaches; taking into account the "image nature" of activation matrices \- 3D reconstruction, development of new measurement and reconstruction modalities \- image processing: algorithms for fast implementation on SIMD or GP-GPU architectures **Current research** My activity stands at the interface of statistics, signal/image processing and synchrotron analysis of ancient materials. The analysis of data resulting from the observation of ancient materials is made complex by the low sampling rate, a consequence of the rarity of the objects and their fragility, as well as by the complexity of the measurements and by the poor *a priori* knowledge of the processes that led to the materials as observed. These constraints lead to specific mathematical developments and motivate the search for theoretical guarantees on the modelling results. The location at IPANEMA allows the methodological development to be anchored in the problematic and the application experience to ensure a good adequacy of the developed approaches. **Research background** After an initial training in mathematics and physics, my thesis in structural biology (EMBL, Grenoble) using, in particular, the implementation of synchrotron techniques allowed me to approach mathematical methods for structural biology (NKI, Amsterdam) as a post-doctorate fellow. I then developed algorithmic methods, mostly machine learning and pattern recognition based, to accelerate by a factor of 100 to 1000 the construction of molecular models for proteins. Since the end of 2007, I have been involved in research activities within the IPANEMA project and unit, with a first phase of prospective work that allowed me to condense the determining characteristics common to all ancient materials from the point of view of their physicochemical study and the corresponding data analysis. The second phase of my activity within IPANEMA, which began at the end of 2009, corresponds to the first development of mathematical methods for the analysis of spectro-microscopy images of complex heterogeneous materials.

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