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- U- LBMNet: 3D Medical Image Segmentation

U-LBMNet est une architecture tridimensionnelle encodeur-décodeur inspirée par la physique, conçue pour la segmentation volumique d'images médicales. Inspiré de l'architecture en U et de la méthode de Boltzmann sur réseau (Lattice Boltzmann Method, LBM), ce modèle intègre des opérateurs de collision et de propagation (streaming) entraînables au sein d'un cadre hiérarchique multi-échelle afin d'extraire avec précision les structures anatomiques à partir d'images médicales volumiques.

L'encodeur capture progressivement les informations contextuelles locales et globales, tandis que le décodeur reconstruit des cartes de segmentation haute résolution grâce à des connexions de saut (skip connections) qui préservent les détails spatiaux les plus fins.
Contrairement aux réseaux convolutifs 3D conventionnels, U-LBMNet intègre une propagation des caractéristiques basée sur le réseau (lattice), des transformations de moments et un flux d'information inspiré par la physique afin d'améliorer la représentation des caractéristiques et la cohérence spatiale tout au long du processus de segmentation.

Cette conception permet un apprentissage efficace de structures anatomiques tridimensionnelles complexes tout en maintenant une efficacité de calcul et une robustesse élevées.
The architecture is suitable for a wide range of volumetric imaging modalities, including Computed Tomography (CT), Magnetic Resonance Imaging (MRI), Cone-Beam CT (CBCT), and three-dimensional ultrasound. Typical applications include organ segmentation, tumor delineation, lesion detection, vessel segmentation, radiotherapy planning, surgical navigation, disease monitoring, and computer-assisted diagnosis.
L'architecture est adaptée à une large gamme de modalités d'imagerie volumique, notamment la tomodensitométrie (CT), l'imagerie par résonance magnétique (IRM), la tomodensitométrie à faisceau conique (CBCT) et l'échographie tridimensionnelle. Ses applications typiques comprennent la segmentation d'organes, la délinéation de tumeurs, la détection de lésions, la segmentation des vaisseaux, la planification de la radiothérapie, la navigation chirurgicale, le suivi des maladies et le diagnostic assisté par ordinateur.

Cas : BRATS_001.nii.gz

Cas: BRATS_004.nii.gz

Restauration d'images

LBMNet pour la complétion d'images est une architecture d'apprentissage profond inspirée par la physique, conçue pour reconstruire les régions manquantes ou endommagées d'une image en s'appuyant sur les principes de la méthode de Boltzmann sur réseau. Au lieu de reposer uniquement sur des opérations convolutionnelles conventionnelles, LBMNet utilise des mécanismes de propagation (streaming), de collision et de calcul des moments basés sur le réseau afin de propager les informations structurelles et contextuelles à travers les zones corrompues. Ce cadre guidé par la physique permet au réseau de préserver les contours, les textures et les détails fins tout en générant des reconstructions visuellement cohérentes. Sa conception légère, interprétable et évolutive fait de LBMNet une solution efficace pour la restauration d'images dans des applications telles que la retouche photographique, l'imagerie médicale, la télédétection et la préservation du patrimoine culturel.

Détection d'objets

LBMNet pour la détection d'objets est une architecture de détection d'objets inspirée par la physique qui s'appuie sur les principes de la méthode de Boltzmann sur réseau afin de localiser et de classifier avec précision les objets dans les images. En intégrant des mécanismes de propagation (streaming), de collision et de calcul des moments basés sur le réseau dans le processus d'extraction des caractéristiques, LBMNet capture efficacement les structures locales ainsi que les informations contextuelles globales. Sa conception légère, interprétable et évolutive permet une détection d'objets robuste avec une grande efficacité de calcul, ce qui la rend particulièrement adaptée à des applications telles que la conduite autonome, l'imagerie médicale, la télédétection, l'inspection industrielle et la surveillance intelligente.

Classification D'images

LBMNet pour la classification d'images est une architecture d'apprentissage profond inspirée par la physique qui applique les principes de la méthode de Boltzmann sur réseau à la classification d'images. En intégrant des mécanismes de propagation (streaming), de collision et de calcul des moments basés sur le réseau dans un apprentissage hiérarchique des caractéristiques, le réseau capture efficacement des représentations spatiales et directionnelles riches. Sa conception légère, interprétable et évolutive offre une alternative efficace aux réseaux de neurones convolutifs conventionnels, tout en assurant une classification précise des images dans un large éventail d'applications de vision par ordinateur.

Reconnaissance faciale

LBMNet pour la reconnaissance faciale est une architecture d'apprentissage profond inspirée par la physique qui applique les principes de la méthode de Boltzmann sur réseau à l'apprentissage de représentations faciales robustes. En intégrant des mécanismes de propagation (streaming), de collision et de calcul des moments basés sur le réseau, le modèle capture efficacement des caractéristiques faciales discriminantes tout en préservant les textures locales et les informations structurelles globales. Sa conception légère, interprétable et évolutive offre une solution efficace pour une reconnaissance faciale précise malgré les variations de pose, d'éclairage, d'expression et d'occlusion, ce qui la rend adaptée aux applications d'authentification biométrique, de contrôle d'accès, de surveillance et de vérification d'identité.

Colorisation d'images

LBMNet pour la colorisation d'images est une architecture d'apprentissage profond inspirée par la physique qui transforme automatiquement des images en niveaux de gris en images couleur réalistes en s'appuyant sur les principes de la méthode de Boltzmann sur réseau. En intégrant des mécanismes de propagation (streaming), de collision et de calcul des moments basés sur le réseau dans le processus d'apprentissage des caractéristiques, le réseau capture efficacement les informations sémantiques, structurelles et contextuelles afin de générer des couleurs naturelles et visuellement cohérentes. Sa conception légère, interprétable et évolutive fait de LBMNet une solution efficace pour la colorisation d'images dans des applications telles que la restauration de photographies historiques, l'imagerie médicale, l'amélioration des médias numériques et la retouche d'images.

Segmentation d'images médicales

LBMNet pour la segmentation d'images médicales est une architecture d'apprentissage profond inspirée par la physique qui applique les principes de la méthode de Boltzmann sur réseau afin de segmenter avec précision les structures anatomiques et les régions pathologiques dans les images médicales. En intégrant des mécanismes de propagation (streaming), de collision et de calcul des moments basés sur le réseau à un apprentissage hiérarchique des caractéristiques, le réseau capture efficacement les détails anatomiques fins ainsi que les informations contextuelles globales. Sa conception légère, interprétable et évolutive permet une segmentation précise et efficace sur une large gamme de modalités d'imagerie médicale, notamment l'IRM, la tomodensitométrie (CT), l'échographie et la radiographie (rayons X), répondant ainsi aux besoins des applications de diagnostic assisté par ordinateur, de planification des traitements et d'aide à la décision clinique.

Super-résolution

LBMNet pour la super-résolution d'images est une architecture d'apprentissage profond inspirée par la physique qui reconstruit des images haute résolution à partir d'images basse résolution en s'appuyant sur les principes de la méthode de Boltzmann sur réseau. En intégrant des mécanismes de propagation (streaming), de collision et de calcul des moments basés sur le réseau dans le processus d'extraction des caractéristiques, le réseau restaure efficacement les textures fines, les contours nets et les détails structurels tout en préservant la cohérence visuelle. Sa conception légère, interprétable et évolutive offre une solution efficace pour la super-résolution d'images dans un large éventail d'applications, notamment l'imagerie médicale, la télédétection, la surveillance et la photographie numérique.

Débruitage des images IRM médicales

LBMNet pour le débruitage des images IRM médicales est une architecture d'apprentissage profond inspirée par la physique, conçue pour supprimer le bruit des images d'imagerie par résonance magnétique (IRM) tout en préservant les structures anatomiques fines et les détails diagnostiques. En intégrant les principes de la méthode de Boltzmann sur réseau à travers des mécanismes de propagation (streaming), de collision et de calcul des moments basés sur le réseau, le modèle réduit efficacement le bruit tout en conservant la netteté de l'image et les contours des tissus. Sa conception légère, interprétable et évolutive offre une solution efficace pour l'amélioration de la qualité des images IRM, favorisant une meilleure visualisation, un diagnostic plus précis et les analyses médicales ultérieures.

Articles publiés dans des revues scientifiques

- A Lattice Boltzmann Method for Image Inpainting Inspired by Fluid Dynamics
Authors: Yassine Douich, et al.Journal: European Journal of Pure and Applied MathematicsYear: 2025DOI:10.29020/nybg.ejpam.v18i3.6192- Eikonal equation solved with a novel Lattice Boltzmann method framework
Authors: Yassine Douich, et al.Journal: Numerical AlgorithmsYear:2026DOI:10.1007/s11075-026-02378-9- Radial Basis Function Neural Networks for Collision Learning and Mask Detection in Image Inpainting
Authors: Yassine Douich, et al.Conference paper:Communications in Computer and Information Science ((CCIS,volume 2817)).DOI: 10.1007/978-3-032-16281-6_10

Manuscripts Under Review

- Neural Collision Learning for Image Inpainting via LBM Transport and CNN Mask Detection
Authors: Yassine Douich, et al.Journal:Signal, Image and Video Processing.Year:2026
- An Artificial Intelligence Architecture Based on Lattice Boltzmann Dynamics for Image Inpainting
Authors: Yassine Douich, et al.Journal:IEEE Transactions on Artificial IntelligenceYear:2026
- From Convolution to Transport: A Lattice Boltzmann Reformulation of Deep Neural Networks
Authors: Yassine Douich, et al.Journal: IEEE AccessYear:2026

Domaines de recherche

- Apprentissage profond inspiré par la physique

- Réseaux neuronaux basés sur la méthode de Boltzmann sur réseau (LBMNet)

- Vision par ordinateur

- Analyse d'images médicales

- Restauration et complétion d'images

- Segmentation d'images

- Super-résolution d'images

- Colorisation d'images

- Détection d'objets

- Reconnaissance faciale

- Reconnaissance de formes

- Apprentissage automatique scientifique (SciML)

- Équations aux dérivées partielles (EDP)

- IA inspirée de la dynamique des fluides

- Imagerie médicale

- IA pour la santé

- IA explicable et efficace

Notre vision

Nous pensons que les futurs systèmes d'intelligence artificielle ne doivent pas seulement atteindre des performances élevées, mais aussi intégrer les connaissances scientifiques dans leur conception. LBMNet a pour ambition d'établir une nouvelle famille d'architectures neuronales inspirées par la dynamique de la méthode de Boltzmann sur réseau, offrant une efficacité, une robustesse et une interprétabilité physique accrues pour un large éventail de tâches en vision par ordinateur et en calcul scientifique.

Recherches en cours

Nos recherches en cours explorent de nouvelles architectures LBMNet pour :- Complétion d'images
- Segmentation d'images médicales
- Débruitage des images IRM
- Super-résolution d'images
- Détection d'objets
- Classification d'images
- Reconnaissance faciale
- Colorisation d'images
- Simulation scientifique
- Apprentissage et résolution des équations aux dérivées partielles (EDP)
Plusieurs projets de recherche sont actuellement en cours de développement et seront publiés dans des revues scientifiques internationales et présentés lors de conférences internationales au fur et à mesure de leur disponibilité.

Recherche ouverte

LBMNet est une initiative de recherche active. Nous accueillons avec intérêt les collaborations avec les universités, les laboratoires de recherche, les partenaires industriels et les étudiants intéressés par l'intelligence artificielle inspirée par la physique, la vision par ordinateur, l'imagerie médicale et l'apprentissage automatique scientifique. Ensemble, nous avons pour ambition de faire progresser l'avenir des systèmes intelligents grâce à des architectures neuronales innovantes fondées sur des principes mathématiques solides.

Fondateur de DEEPLBMNet

Doctorant en informatique

Vision

Établir LBMNet comme une référence mondiale en intelligence artificielle inspirée par la physique, en développant des architectures d'apprentissage profond innovantes fondées sur les principes mathématiques de la méthode de Boltzmann sur réseau (Lattice Boltzmann Method).

Mission

- Faire progresser les frontières de l'intelligence artificielle inspirée par la physique.
- Développer de nouvelles architectures neuronales fondées sur la méthode de Boltzmann sur réseau (Lattice Boltzmann Method).
- Établir un pont entre la physique numérique et l'apprentissage profond moderne.
- Promouvoir une recherche scientifique ouverte et une intelligence artificielle reproductible.
- Soutenir les chercheurs, les étudiants et les ingénieurs grâce à des logiciels open source, des publications scientifiques et des ressources pédagogiques.
- Favoriser les collaborations internationales en intelligence artificielle et en calcul scientifique.

Domaines de recherche

- Intelligence artificielle inspirée par la physique
- Apprentissage automatique scientifique (Scientific Machine Learning)
- Apprentissage profond fondé sur la méthode de Boltzmann sur réseau (Lattice Boltzmann Deep Learning)
- Vision par ordinateur
- Analyse d'images médicales
- Restauration et remplissage d'images (Image Inpainting)
- Segmentation d'images
- Traitement des signaux biomédicaux
- Prévision des séries temporelles
- Calcul scientifique
- Méthodes numériques pour les équations aux dérivées partielles

CV

For additional information regarding my academic background, research experience, publications, technical skills, and professional achievements, please refer to my complete Curriculum Vitae. The CV provides a comprehensive overview of my education, research activities, scientific contributions, and ongoing projects within the LBMNet framework.

CV

Restez informé des dernières avancées

Bienvenue sur la page Actualités de LBMNet. Vous y trouverez les dernières informations concernant nos recherches, nos nouvelles architectures, nos publications scientifiques, nos collaborations, nos versions logicielles ainsi que les événements à venir. Suivez notre parcours alors que nous poursuivons le développement d'une intelligence artificielle inspirée par la physique, fondée sur la méthode de Boltzmann sur réseau (Lattice Boltzmann Method).

Lancement officiel du site web DEEPLBMNet

Le site web officiel de LBMNet est désormais en ligne. Il offre un accès à notre vision de la recherche, à nos architectures, à nos domaines d'application ainsi qu'à nos futures contributions scientifiques.

Nouvelles architectures LBMNet

Plusieurs nouvelles architectures LBMNet ont été développées pour des applications telles que la classification d'images, la segmentation sémantique, le remplissage d'images (image inpainting), la super-résolution, l'analyse d'images médicales, la cybersécurité, le traitement automatique du langage naturel et la détection d'objets.

Articles scientifiques en cours de préparation

Plusieurs articles scientifiques consacrés à LBMNet sont actuellement en cours d'évaluation ou de préparation pour publication dans des revues scientifiques internationales. Des résultats complémentaires ainsi que de nouvelles ressources seront mis à disposition après leur publication.

Extension des domaines d'application de la recherche

LBMNet est actuellement exploré dans de nombreux domaines, notamment la vision par ordinateur, l'imagerie médicale, la cybersécurité, le calcul scientifique, la télédétection et l'intelligence artificielle appliquée à la santé.

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Nous accueillons avec plaisir les chercheurs, les étudiants et les collaborateurs intéressés par l'intelligence artificielle inspirée par la physique. N'hésitez pas à nous contacter pour toute collaboration, discussion scientifique ou opportunité de recherche.

Coming Soon

Publications scientifiques Implémentations open source
Benchmarks expérimentaux
utoriels et démonstrations
Collaborations de recherche
Nouvelles architectures DEEPLBMNet

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De nombreuses autres nouveautés seront bientôt dévoilées, à mesure que LBMNet poursuit son évolution et son développement.

Faire progresser l'intelligence artificielle inspirée par la physique

LBMNet est une initiative de recherche indépendante dédiée au développement de la nouvelle génération d’architectures d’apprentissage profond inspirées par la physique et fondées sur la méthode de Boltzmann sur réseau (Lattice Boltzmann Method – LBM). Notre mission est de créer un pont entre la physique computationnelle et l’intelligence artificielle afin de concevoir des solutions innovantes, interprétables et performantes pour répondre aux défis du monde réel.

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LBMNet for classification

Le réseau neuronal profond fondé sur la méthode de Boltzmann sur réseau (Deep LBM-Based Neural Network) est une architecture d’apprentissage profond inspirée par la physique qui remplace les opérations de convolution conventionnelles par la dynamique de la méthode de Boltzmann sur réseau (Lattice Boltzmann Method). En intégrant les mécanismes de propagation (streaming), de collision et de calcul des moments dans une architecture hiérarchique, le réseau apprend efficacement des représentations de caractéristiques multi-échelles tout en offrant une grande efficacité computationnelle et une meilleure interprétabilité pour les tâches de classification d’images.

Quantum LBMNet for clasification

Quantum-LBMNet est une extension innovante de LBMNet inspirée du calcul quantique, qui traite les images à l’aide de représentations de caractéristiques à valeurs complexes (parties réelle et imaginaire) et de la dynamique de la méthode de Boltzmann sur réseau (Lattice Boltzmann Method). En combinant un calcul inspiré par la physique avec un encodage inspiré du calcul quantique, cette architecture capture efficacement les informations directionnelles et spatiales avant de générer des représentations compactes des caractéristiques pour une classification précise des images. Sa conception légère offre un excellent compromis entre efficacité computationnelle, évolutivité et performances prédictives.

LBMNet for Natural Language Processing (NLP)

LBLBMNet pour le traitement automatique du langage naturel (NLP) est une architecture neuronale inspirée par la physique qui étend les principes de la méthode de Boltzmann sur réseau (Lattice Boltzmann Method) à la compréhension et à la génération du langage. En combinant un encodage LBM multi-échelle, une extraction de caractéristiques fondée sur les moments et des mécanismes d’attention, le réseau capture efficacement les dépendances linguistiques locales et globales. Sa conception hiérarchique permet un apprentissage efficace des représentations pour un large éventail de tâches en traitement automatique du langage naturel, notamment la classification de textes, la traduction automatique, l’analyse de sentiments, les systèmes de questions-réponses et la prédiction du mot suivant.

Attention U-LBMNet for image inpainting

Attention U-LBMNet est un réseau neuronal en forme de U fondé sur la méthode de Boltzmann sur réseau (Lattice Boltzmann Method), conçu pour le remplissage d’images (image inpainting). Cette architecture combine des blocs d’encodeur et de décodeur basés sur la LBM avec des mécanismes d’attention afin de reconstruire efficacement les régions manquantes d’une image tout en préservant les détails structurels et les textures. Les connexions de saut (skip connections) et les portes d’attention (attention gates) permettent une fusion efficace des caractéristiques à plusieurs échelles, garantissant une restauration d’images précise et visuellement cohérente. Grâce à sa conception inspirée par la physique, Attention U-LBMNet offre un cadre interprétable, évolutif et performant pour la reconstruction d’images ainsi que pour d’autres tâches de restauration d’images.

U-LBMNet

UU-LBMNet est une architecture de réseau neuronal en forme de U qui intègre les principes de la méthode de Boltzmann sur réseau (Lattice Boltzmann Method) dans un cadre encodeur–décodeur destiné aux tâches de prédiction dense sur les images. En remplaçant les opérations conventionnelles d’extraction de caractéristiques par les mécanismes de propagation (streaming), de collision et de calcul des moments de la LBM, le réseau apprend efficacement des représentations hiérarchiques multi-échelles tout en préservant les détails spatiaux fins grâce aux connexions de saut (skip connections). Sa conception inspirée par la physique offre une solution interprétable, évolutive et performante sur le plan computationnel pour la segmentation sémantique, l’analyse d’images médicales et d’autres applications de vision par ordinateur au niveau des pixels.

MRT-LBMSegNet-Att

MRT-LBMSegNet-Att est une architecture de segmentation sémantique inspirée par la physique qui combine des blocs de la méthode de Boltzmann sur réseau à temps de relaxation multiples (Multi-Relaxation-Time, MRT) avec des mécanismes d’attention au sein d’une architecture encodeur–décodeur. En intégrant la dynamique de collision MRT, la propagation des caractéristiques sur réseau de Boltzmann et des mécanismes d’attention multi-échelles, le réseau capture efficacement à la fois les détails locaux et le contexte global. Les connexions de saut (skip connections) préservent les informations spatiales fines, permettant une segmentation précise et robuste tout en maintenant une excellente efficacité computationnelle et une bonne interprétabilité pour un large éventail d’applications en imagerie médicale et en vision par ordinateur.

Fast Quantum-LBM-SR

Fast Quantum-LBM-SR est une architecture de super-résolution d’images inspirée par la physique qui intègre une dynamique de la méthode de Boltzmann sur réseau (Lattice Boltzmann Method) inspirée du calcul quantique avec l’apprentissage profond afin de reconstruire des images haute résolution à partir d’images basse résolution. En combinant les mécanismes de propagation (streaming), de collision à temps de relaxation multiples (MRT), de calcul des moments et de reconstruction efficace au sein d’une architecture légère, le réseau restaure efficacement les textures fines et les détails structurels tout en conservant une faible complexité computationnelle. Sa conception évolutive, interprétable et performante constitue une alternative efficace aux modèles conventionnels de super-résolution, aussi bien pour les images naturelles que pour les applications d’imagerie médicale.

LBMNet_cybersecurity

LBMNet-D2Q9 est une architecture de détection d’intrusions inspirée par la physique qui applique les principes de la méthode de Boltzmann sur réseau (Lattice Boltzmann Method) au domaine de la cybersécurité. En combinant un encodage sur réseau D2Q9, les mécanismes de propagation (streaming), de collision à temps de relaxation multiples (Multi-Relaxation-Time, MRT) et une extraction de caractéristiques fondée sur les moments, le réseau apprend efficacement les schémas complexes du trafic réseau afin de détecter et de classifier avec précision les attaques. Sa conception légère, interprétable et évolutive offre une solution performante et efficace pour les systèmes modernes de détection d’intrusions réseau, garantissant des performances robustes face à une grande diversité de scénarios de cyberattaques.

Graph-MRT-LBMNet

Graph-MRT-LBMNet est un réseau neuronal sur graphes inspiré par la physique qui combine l’apprentissage de représentations sur graphes avec la dynamique de la méthode de Boltzmann sur réseau à temps de relaxation multiples (Multi-Relaxation-Time, MRT) pour des applications en cybersécurité. En intégrant la propagation de l’information sur graphe, la collision MRT et une extraction de caractéristiques fondée sur les moments, cette architecture capture efficacement les relations complexes entre les connexions du réseau afin de détecter avec précision les intrusions. Sa conception évolutive, interprétable et performante offre un cadre robuste et efficace pour la détection des cybermenaces dans les environnements réseau modernes.

Getting Started

Learn the fundamentals of LBMNet, its philosophy, and the core concepts behind physics-inspired deep learning based on the Lattice Boltzmann Method.

Installation

Follow the installation guide to set up the required environment, dependencies, and software needed to run LBMNet models.

Architecture Overview

Discover the design principles of LBMNet and understand how Lattice Boltzmann dynamics are integrated into modern neural network architectures.

Tutorials

Step-by-step tutorials demonstrate how to train, evaluate, and apply LBMNet to different computer vision and scientific computing tasks.

Model Zoo

Browse available LBMNet architectures, including models for image restoration, segmentation, object detection, classification, super-resolution, and other AI applications.

Datasets

Access information about the datasets commonly used for training and evaluating LBMNet models, along with recommended preprocessing procedures.

API Reference

Explore the complete API documentation, including modules, classes, functions, parameters, and usage examples for developers.

Examples

A collection of practical examples illustrates how to use LBMNet in real-world projects, from research experiments to production-ready applications.

Performance Benchmarks

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