Download or read book Mod lisation Et Estimation Statistique Pour L imagerie M dicale written by Camille Izard and published by . This book was released on 2008 with total page 137 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: Dans ce travail, nous présentons une famille de modèles statistiques à atlas déformable pour l'analyse d'images médicales et plus particulièrement pour la détection d'amers. Les modèles à atlas déformable sont couramment utilisés pour la mise en correspondance d'images en vue de leur segmentation, alignement ou classification. Nous montrons que le problème de détection d'amers peut être formulé comme un problème de mise en correspondance locale. Dans un premier temps, nous présentons deux modèles statistiques qui utilisent les variations d'intensité ou les contours de l'image pour détecter les amers. Ensuite nous introduisons un modèle statistique plus riche qui permet de segmenter une nouvelle image et de la mettre en correspondance avec un atlas pour détecter les amers. À partir de chaque modèle proposé, nous obtenons par maximum de vraisemblance un algorithme d'apprentissage et un algorithme de détection. Les algorithmes ainsi dérivés sont à la fois simples et génériques. Grâce à l'étape d'apprentissage, la méthode proposée s'adapte automatiquement à différents types d'amers. Enfin, en introduisant le concept d'objet déformable et de fond d'image, il est possible de limiter les temps de calcul, en focalisant les efforts sur les sous parties de l'image qui caracterisent la position des amers. Cette modification s'avère utile en vue de l'application des algorithmes proposés à la détection d'amers dans des images médicales en 3D. Enfin nous présentons les résultats obtenus pour la détection d'amers dans des Images à Résonance Magnétique de cerveau.

Download or read book Etude des propri t s statistiques et utilisation de la m thode de Hui et Walter pour l valuation d un examen diagnostique sans examen de r f rence written by Philippe Bertrand (praticien hospitalier)) and published by . This book was released on 2000 with total page 185 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: Hui et Walter ont proposé un modèle multinomial à classes latentes permettant l'estimation des sensibilités et spécificités d'un examen diagnostique sans recours à une référence, mais nécessitant au moins trois observateurs. L'estimation des paramètres de leur modèle par maximisation de la vraisemblance dans des conditions asymptotiques nécessite deux hypothèses : i) indépendance des observateurs conditionnellement au vrai diagnostic, ii) constance des taux d'erreur. L'objectif de notre thèse était d'évaluer les propriétés statistiques et la validité de ces paramètres lorsque ces hypothèses ne sont pas vérifiées et dans le cas d'effectifs de taille limitée. Une étude par simulation a mis en évidence de biais en rapport avec l'existence de dépendances entre observateurs. Une réanalyse de données d'interprétation de 85 tomodensitométries pour cancer du poumon a montré des différences entre les paramètres estimés par la méthode et les valeurs réelles obtenues par référence à l'anatomopathologie opératoire. Les catégories mises en évidence par la méthode ne recouvrent pas en fait le vrai diagnostic mais correspondent à une sémiologie radiologique commune perçue par les observateurs ; les paramètres mesurent alors l'écart de chaque observateur par rapport à cette sémiologie. Cette méthode paraît être plus intéressante que le coefficient Kappa pour évaluer la concordance entre observateurs. La dernière partie de la thèse propose une stratégie générale d'analyse des propriétés diagnostiques des techniques d'imagerie médicale.

Download or read book Pr diction spatio temporelle de surfaces issues de l imagerie en utilisant des processus stochastiques written by Thomas Deregnaucourt and published by . This book was released on 2019 with total page 0 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: La prédiction de surface est désormais une problématique importante dans de multiples domaines, tels que la vision par ordinateur, la simulation d'avatars en cinématographie ou dans les jeux vidéo, etc. Une surface pouvant être statique ou dynamique, c'est-à-dire évoluant dans le temps, le problème peut être séparé en deux catégories : un problème de prédiction spatial et un problème de prédiction spatio-temporel. Afin de proposer une nouvelle approche à chacune de ces problématiques, ce travail de thèse a été séparé en deux parties.Nous avons d'abord cherché à prédire une surface statique, qui est supposée cylindrique, en la connaissant partiellement sous la forme de courbes. L'approche que nous avons proposée consiste à déformer un cylindre sur les courbes connues afin de reconstruire la surface d'intérêt. Tout d'abord, une correspondance entre les courbes connues et le cylindre est générée à l'aide d'outils d'analyse de forme. Une fois cette étape effectuée, une interpolation du champ de déformation, qui a été supposé gaussien, a été estimée en se basant sur le maximum de vraisemblance d'une part, et par inférence bayésienne d'autre part. La méthodologie a par la suite été appliquée à des données réelles provenant de deux domaines de l'imagerie : l'imagerie médicale et l'infographie. Les divers résultats obtenus montrent que la méthode proposée surpasse les méthodes existantes dans la littérature, avec de meilleurs résultats en utilisant l'inférence bayésienne.Dans un second temps, nous nous sommes intéressés à la prédiction spatio-temporelle de surfaces dynamiques. L'objectif était de prédire entièrement une surface dynamique à partir de sa surface initiale. La prédiction nécessitant une phase d'apprentissage à partir d'observations connues, nous avons tout d'abord développé un outil d'analyse spatio-temporel de surfaces. Cette analyse se base sur des outils d'analyse de forme, et permet un meilleur apprentissage pour la prédiction. Une fois cette étape préliminaire effectuée, nous avons estimé la déformation temporelle de la surface dynamique à prédire. Plus précisément, une adaptation, applicable sur l'espace des surfaces, des estimateurs couramment utilisés en statistique a été utilisée. En appliquant la déformation estimée sur la surface initiale, une estimation de la surface dynamique a ainsi été créée. Cette méthodologie a par la suite été utilisée pour prédire des expressions 4D du visage, ce qui permet de générer des expressions visuellement convaincantes.

Download or read book Estimation spatio temporelle de mouvement et suivi de structures d formables written by Bertrand Delhay and published by . This book was released on 2006 with total page 220 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: Cette étude a pour cadre l’extraction de paramètres caractérisant la dynamique d’organes en mouvement à partir de séquences d’images tridimensionnelles acquises en imagerie cardiaque et thoracique. Notre approche s’appuie sur une technique de recalage non-linéaire 3D paramétrique dans une représentation multirésolution et multiéchelle. Nous constatons les limites de l'approche 3D pour le suivi de mouvement dans une séquence d’images et la nécessité d’introduire des contraintes temporelles. Nous avons d'abord contribué à la construction d’un modèle dynamique probabiliste des 4 cavités cardiaques. Le modèle géométrique des structures est constitué d’un ensemble de marqueurs qui décrit l’évolution des surfaces cardiaques. Un échantillonnage des trajectoires de ces marqueurs adapté à la séquence d’images à traiter permet d’obtenir, pour chacun des instants, un modèle statistique composé d’une forme moyenne et de variations estimées par une méthode de fenêtrage de Parzen. Un modèle d’état paramétrique et continu des transformations spatio-temporelles est ensuite introduit.Un algorithme basé sur le filtrage de Kalman estime les paramètres de ce modèle sous la contrainte de périodicité du mouvement. L’avantage principal de cette méthode est de prendre en compte de manière globale l’ensemble des images de la séquence. Le cadre théorique proposé permet également l’adaptation locale de la complexité du modèle au mouvement à estimer. Afin de diminuer les temps de calcul, une version parallèle et diverses stratégies ont été mises en œuvre. Enfin, une évaluation de l’influence des paramètres est proposée sur des cas synthétiques et réels.

Download or read book LES FONCTIONS SPECIALES ET LES REPRESENTATIONS DES GROUPES POUR LA RECONNAISSANCE DE FORMES APPLICATION A L IMAGERIE MEDICALE written by MOURAD.. ZRIBI and published by . This book was released on 1997 with total page 186 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: CETTE ETUDE MONTRE LA POSSIBILITE D'APPLICATION DES FONCTIONS SPECIALES ET DES REPRESENTATIONS DES GROUPES EN RECONNAISSANCE DE FORMES. EN CE QUI CONCERNE LES FONCTIONS SPECIALES, NOUS AVONS PROPOSE UN NOUVEL ALGORITHME EM (ESTIMATION-MAXIMISATION) NON PARAMETRIQUE BASE SUR LA METHODE DES FONCTIONS ORTHOGONALES. CET ALGORITHME A POUR BUT D'IDENTIFIER LE MELANGE NON PARAMETRIQUE, CE QUI REVIENT A L'ESTIMATION D'UN NOMBRE FINI MAIS VARIABLE DE PARAMETRES. L'APPLICATION DE CETTE METHODE EN SEGMENTATION BAYESIENNE NON SUPERVISEE DES IMAGES A DEUX AVANTAGES. D'UNE PART, ELLE NE SUPPOSE PAS DES HYPOTHESES SUR LE TYPE DE LOIS DU MELANGE ET D'AUTRE PART, LA GENERALISATION AU CAS MULTIVARIE PEUT SE FAIRE SANS PEINE CE QUI PERMET DE REALISER AISEMENT LES SEGMENTATIONS CONTEXTUELLES. PAR L'APPROCHE DE LA THEORIE DES REPRESENTATIONS DES GROUPES, DES DESCRIPTEURS INVARIANTS ET STABLES PAR RAPPORT AU GROUPE DES DEPLACEMENTS DE L'ESPACE EUCLIDIEN A TROIS DIMENSIONS POUR DES OBJETS A NIVEAUX DE GRIS SONT CONSTRUITS. L'EXPRESSION DE CES DESCRIPTEURS EST OBTENUE PAR LA DEFINITION D'UNE PSEUDO-TRANSFORMEE DE FOURIER SUR CE GROUPE VERIFIANT LE THEOREME DU RETARD GENERALISE. CES DESCRIPTEURS NE VERIFIENT PAS LE CRITERE DE COMPLETUDE DE CRIMMINS. CECI N'EST PAS UN INCONVENIENT MAJEUR CAR POUR UNE LARGE CLASSE D'APPLICATIONS, CES DESCRIPTEURS INVARIANTS SONT SUFFISANTS. DE PLUS, CES DESCRIPTEURS INVARIANTS NE SUPPOSENT AUCUNE CONNAISSANCE PREALABLE SUR LE TYPE DE FORME A ETUDIER ET PRENNENT EN COMPTE L'INFORMATION CONTENUE DANS LA TEXTURE DE L'OBJET. NOUS EXPLOITONS LES LIENS ENTRE CES INVARIANTS ET LES TRANSFORMEES DE FOURIER USUELLES, POUR CONSTRUIRE UN ALGORITHME DE CALCUL RAPIDE. CES NOUVELLES TECHNIQUES SONT INTRODUITES POUR LA MODELISATION DES IMAGES MEDICALE VOLUMIQUES. CETTE MODELISATION CONDUIT A UNE IMPORTANTE COMPRESSION DES DONNEES ET PERMET DE QUANTIFIER LES DIFFERENCES ENTRE LES REPRESENTATIONS DE PLUSIEURS OBJETS DE MANIERE PLUS PRECISE.

Download or read book Distance entre distributions written by Sana Rebbah and published by . This book was released on 2019 with total page 195 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: Dans le domaine médical, au cours des deux dernières décennies, un nombre croissant de méthodes d'analyse d'images quantitatives ont été développées dont l'analyse par régions d'intérêt, l'analyse voxel à voxel et l'analyse d'histogrammes. Cette dernière est largement utilisée dans la cadre de la recherche sur la sclérose en plaques afin de quantifier les changements pathologiques diffus particulièrement présents dans cette maladie. Un inconvénient de cette approche est que l'ensemble des informations incluses dans l'histogramme n'est pas exploité ; seules des mesures arbitraires sont choisies pour décrire l'histogramme ; incluant la moyenne, la médiane, les centiles... Ainsi dans un premier lieu, nous avons proposé d'intégrer dans un classifieur toute l'information incluse dans l'histogramme et non pas seulement quelques descripteurs locaux, dans le but d'améliorer les performances de classification des populations de sclérose en plaques (groupes dans un essai thérapeutique et in fine groupes de pronostics différents). Par la suite, étant donné que l'histogramme est une estimation trop simpliste d'une distribution de probabilité, nous présentons l'une des applications possibles de la géométrie de l'information sur les distributions de probabilité et démontrons l'intérêt de l'utilisation de la géométrie non-euclidienne dans le contexte de la classification des populations de la maladie d'Alzheimer. Nous avons notamment fait l'analogie avec le domaine de l'aéronautique, plus précisément dans l'étude des retards aéroportuaires. En effet, l'analyse actuellement réalisée se situe au niveau macroscopique et fournit un indicateur de retard moyen, sans tenir compte des mécanismes intermédiaires pouvant conduire au retard final. Ainsi, dans le cadre de la classification des retards aéroportuaires, tout comme dans les applications médicales, nous avons remplacé l'indicateur moyen par un modèle statistique paramétrique plus complet : les distributions de probabilité.

Download or read book Estimation de la structure d ind pendance conditionnelle d un r seau de capteurs written by Aude Costard and published by . This book was released on 2014 with total page 166 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: Cette thèse s'inscrit dans le cadre de l'étude de réseaux de capteurs. L'objectif est de pouvoir comparer des réseaux en utilisant leurs structures d'indépendance conditionnelle. Cette structure représente les relations entre deux capteurs sachant l'information enregistrée par les autres capteurs du réseau. Nous travaillons sous l'hypothèse que les réseaux étudiés sont assimilables à des processus gaussiens multivariés. Sous cette hypothèse, estimer la structure d'indépendance conditionnelle d'un processus multivarié gaussien est équivalent à estimer son modèle graphique gaussien.Dans un premier temps, nous proposons une nouvelle méthode d'estimation de modèle graphique gaussien : elle utilise un score proportionnel à la probabilité d'un graphe de représenter la structure d'indépendance conditionnelle du processus étudié et est initialisée par Graphical lasso. Pour situer notre méthode par rapport aux méthodes existantes, nous avons développé une procédure d'évaluation des performances d'une méthode d'estimation de modèles graphiques gaussiens incluant notamment un algorithme permettant de générer des processus multivariés gaussiens dont la structure d'indépendance conditionnelle est connue.Dans un deuxième temps, nous classifions des processus à partir des estimées des structures d'indépendance conditionnelle de ces processus. Pour ce faire, nous introduisons comme métrique la divergence de Kullback-Leibler symétrisée entre les profils croisés normalisés des processus étudiés. Nous utilisons cette approche pour identifier des ensemble de régions cérébrales pertinentes pour l'étude de patients dans le coma à partir de données d'IRM fonctionnelle.

Download or read book M thodes math matiques et num riques pour la mod lisation des d formations et l analyse de texture Applications en imagerie m dicale written by Clément Chesseboeuf and published by . This book was released on 2017 with total page 190 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: Nous décrivons une procédure numérique pour le recalage d'IRM cérébrales 3D. Le problème d'appariement est abordé à travers la distinction usuelle entre le modèle de déformation et le critère d'appariement. Le modèle de déformation est celui de l'anatomie computationnelle, fondé sur un groupe de difféomorphismes engendrés en intégrant des champs de vecteurs. Le décalage entre les images est évalué en comparant les lignes de niveau de ces images, représentées par un courant différentiel dans le dual d'un espace de champs de vecteurs. Le critère d'appariement obtenu est non local et rapide à calculer. On se place dans l'ensemble des difféomorphismes pour rechercher une déformation reliant les deux images. Pour cela, on minimise le critère en suivant le principe de l'algorithme sous-optimal. L'efficacité de l'algorithme est renforcée par une description eulérienne et périodique du mouvement. L'algorithme est appliqué pour le recalage d'images IRM cérébrale 3d, la procédure numérique menant à ces résultats est intégralement décrite. Nos travaux concernent aussi l'analyse des propriétés de l'algorithme. Pour cela, nous avons simplifié l'équation représentant l'évolution de l'image et étudié l'équation simplifiée en utilisant la théorie des solutions de viscosité. Nous étudions aussi le problème de détection de rupture dans la variance d'un signal aléatoire gaussien. La spécificité de notre modèle vient du cadre infill, ce qui signifie que la distribution des données dépend de la taille de l'échantillon. L'estimateur de l'instant de rupture est défini comme le point maximisant une fonction de contraste. Nous étudions la convergence de cette fonction et ensuite la convergence de l'estimateur associé. L'application la plus directe concerne l'estimation de changement dans le paramètre de Hurst d'un mouvement brownien fractionnaire. L'estimateur dépend d'un paramètre p > 0 et nos résultats montrent qu'il peut être intéressant de choisir p

Download or read book Probl mes statistique et localisation en imagerie tridimensionnelle written by Line Garnero and published by . This book was released on 1981 with total page 133 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt:

Download or read book Mod les de recalage classifiant pour l imagerie m dicale written by Mohamed Hachama and published by . This book was released on 2008 with total page 136 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: Dans cette thèse, nous avons traité un problème rencontré en recalage d'images médicales. Il s'agit de la présence de plusieurs classes de pixels ayant des propriétés de changement de niveau de gris différentes (lorsqu'on injecte un agent de contraste par exemple). Ceci n'est pas conforme aux hypothèses sur lesquelles reposent la majorité des termes de similarité utilisés dans la littérature. Pour résoudre ce problème, nous avons proposé trois modèles. Pour recaler deux images, les deux premiers modèles reposent sur la description des variations des niveaux de gris entre les deux images par un mélange de deux distributions de probabilité, qui correspondent à deux classes de pixels. La pondération entre les deux composantes du mélange est faite à l'aide d'une carte de probabilité décrivant la localisation spatiale des pixels de la deuxième classe. Cette carte de probabilité est fixée dans le premier modèle, ce qui permet d'avoir un modèle de recalage qui tient compte de la présence de deux classes. Dans le deuxième modèle, la carte de probabilité est estimée en même temps que le recalage, conduisant ainsi à la combinaison de la détection (ou segmentation) et du recalage. Le troisième modèle concerne les séquences d'images dynamiques d'agent de contraste. Le modèle proposé se base sur une classification des pixels en fonction de leur courbes de rehaussement dynamiques et l'estimation de ces dernières pour chaque classe. Les trois modèles ont été appliqués à des images réelles et simulées.

Download or read book Acta electronica written by and published by . This book was released on 1984 with total page 300 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt:

Download or read book Functional Imaging and Modeling of the Heart written by Isabelle E. Magnin and published by Springer. This book was released on 2003-08-03 with total page 319 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: The refereed proceedings of the Second International Workshop on Functional Imaging and Modeling of the Heart, FIMH 2003, held in Lyon, France in June 2003. The 29 revised full papers presented together with 2 invited papers were carefully reviewed and selected for presentation. The papers are organized in topical sections on anatomy extraction and description, modeling of the cardiac mechanics and functions, electro-physiology and electro- and magnetography, motion estimation, image registration and image analysis, and data acquisition and experimental and modeling issues.

Download or read book PASCAL written by and published by . This book was released on 1993 with total page 762 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt:

Download or read book Medical Image Computing and Computer Assisted Intervention MICCAI 2012 written by Nicholas Ayache and published by Springer. This book was released on 2012-08-28 with total page 645 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: The three-volume set LNCS 7510, 7511, and 7512 constitutes the refereed proceedings of the 15th International Conference on Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention, MICCAI 2012, held in Nice, France, in October 2012. Based on rigorous peer reviews, the program committee carefully selected 252 revised papers from 781 submissions for presentation in three volumes. The third volume includes 79 papers organized in topical sections on diffusion imaging: from acquisition to tractography; image acquisition, segmentation and recognition; image registration; neuroimage analysis; analysis of microscopic and optical images; image segmentation; diffusion weighted imaging; computer-aided diagnosis and planning; and microscopic image analysis.

Download or read book Medical image computing and computer assisted intervention written by Nicholas Ayache and published by . This book was released on with total page pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt:

Download or read book Medical Computer Vision written by Bjoern Menze and published by Springer. This book was released on 2011-02-02 with total page 235 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: This book constitutes the thoroughly refereed post-workshop proceedings of the International Workshop on Medical Computer Vision, MCV 2010, held in Beijing, China, in September 2010 as a satellite event of the 13th International Conference on Medical Image Computing and Computer Assisted Intervention, MICCAI 2010. The 10 revised full papers and 11 revised poster papers presented were carefully reviewed and selected from 38 initial submissions. The papers explore the use of modern image recognition technology in tasks such as semantic anatomy parsing, automatic segmentation and quantification, anomaly detection and categorization, data harvesting, semantic navigation and visualization, data organization and clustering, and general-purpose automatic understanding of medical images.

Download or read book Local Approximation Techniques in Signal and Image Processing written by Vladimir I︠A︡kovlevich Katkovnik and published by SPIE-International Society for Optical Engineering. This book was released on 2006 with total page 584 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: This book deals with a wide class of novel and efficient adaptive signal processing techniques developed to restore signals from noisy and degraded observations. These signals include those acquired from still or video cameras, electron microscopes, radar, X-rays, or ultrasound devices, and are used for various purposes, including entertainment, medical, business, industrial, military, civil, security, and scientific. In many cases useful information and high quality must be extracted from the imaging. However, often raw signals are not directly suitable for this purpose and must be processed in some way. Such processing is called signal reconstruction. This book is devoted to a recent and original approach to signal reconstruction based on combining two independent ideas: local polynomial approximation and the intersection of confidence interval rule.