Download or read book Segmentation d images IRM anatomiques par inf rence bay sienne multimodale et d tection de l sions written by Stéphanie Bricq and published by . This book was released on 2008 with total page 144 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: L'imagerie médicale fournit un nombre croissant de données. La segmentation automatique est devenue une étape fondamentale pour l'analyse quantitative de ces images dans de nombreuses pathologies cérébrales comme la sclérose en plaques (SEP). Nous avons focalisé notre étude sur la segmentation d'IRM cérébrales. Nous avons d'abord proposé une méthode de segmentation des tissus cérébraux basée sur le modèle des chaînes de Markov cachées, permettant d'inclure l'information a priori apportée par un atlas probabiliste et prenant en compte les principaux artefacts présents sur les images IRM. Nous avons ensuite étendu cette méthode à la détection de lésions SEP grâce à un estimateur robuste. Nous avons également développé une méthode de segmentation d'IRM 3D basée sur les contours actifs statistiques pour raffiner la segmentation des lésions. Les résultats obtenus ont été comparés avec d'autres méthodes de segmentation et avec des segmentations manuelles réalisées par des médecins.
Download or read book Segmentation d images IRM multi chos tridimensionnelles pour la d tection des tumeurs c r brales par la th orie de l vidence written by Anne-Sophie Capelle and published by . This book was released on 2003 with total page 215 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: L'imagerie par résonance magnétique (IRM) est un outil puissant permettant l'observation in vivo de l'anatomie cérébrale. La diversité de ses pondérations d'acquisition offre aux spécialistes une informations riche et abondante, particulièrement adaptée au diagnostic des tumeurs. Dans ce travail, nous proposons une méthode de segmentation multi-échos des images IRM cérébrales fondée sur la théorie de l'évidence. Nous proposons, en particulier, une méthode d'intégration d'informations contextuelles fondée sur une combinaison pondérée de fonctions de croyance. Nous montrons que ce processus conduit à une réelle segmentation en régions permettant l'extraction des tumeurs cérébrales. Nous étudions ensuite la nature du conflit issu de la combinaison spatiale et montrons qu'il s'agit d'une information utile et représentative de la position des frontières entre les différentes structures anatomiques. Enfin, nous proposons la mise en coopération des informations " régions " et " frontières " issues de ce processus.
Download or read book Multi Modality State of the Art Medical Image Segmentation and Registration Methodologies written by Ayman S. El-Baz and published by Springer Science & Business Media. This book was released on 2011-04-11 with total page 369 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: With the advances in image guided surgery for cancer treatment, the role of image segmentation and registration has become very critical. The central engine of any image guided surgery product is its ability to quantify the organ or segment the organ whether it is a magnetic resonance imaging (MRI) and computed tomography (CT), X-ray, PET, SPECT, Ultrasound, and Molecular imaging modality. Sophisticated segmentation algorithms can help the physicians delineate better the anatomical structures present in the input images, enhance the accuracy of medical diagnosis and facilitate the best treatment planning system designs. The focus of this book in towards the state of the art techniques in the area of image segmentation and registration.
Download or read book ANALYSE D IMAGES IRM 3D MULTIECHOS POUR LA DETECTION ET LA QUANTIFICATION DE PATHOLOGIES CREBRALES written by Lars Aurdal and published by . This book was released on 1997 with total page 220 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: CETTE THESE PORTE SUR DES METHODES DE MESURE ET D'ANALYSE DES STRUCTURES ANATOMIQUES ET PATHOLOGIQUES DANS DES IMAGES EN IRM DU CORPS HUMAIN. NOUS NOUS SOMMES PRINCIPALEMENT CONCENTRES SUR DES IMAGES IRM DU CERVEAU, EN PARTICULIER NOUS AVONS ETUDIE CELLES DU CERVEAU DE PATIENTS SOUFFRANT D'ADRENOLEUKODYSTROPHIE (ALD), UNE MALADIE NEUROLOGIQUE TRES GRAVE TOUCHANT PRINCIPALEMENT LES JEUNES GARCONS. CE TYPE DE MESURES EST D'UNE TRES GRANDE IMPORTANCE POUR LE SUIVI DES THERAPIES A L'ESSAI. LA METHODE COURAMMENT UTILISEE POUR FAIRE CE GENRE DE MESURES REPOSE SUR UN CONTOURAGE MANUEL, QUI EST DIFFICILE ET SUJET A DES ERREURS IMPORTANTES. LA VARIABILITE INTRA- ET INTER-OBSERVATEURS EST GENERALEMENT GRANDE, EN PARTICULIER A CAUSE DE LA GEOMETRIE COMPLEXE DE LA REGION PATHOLOGIQUE. LE PROBLEME PRINCIPAL A RESOUDRE AVANT D'OBTENIR LES MESURES DESIREES EST LE PROBLEME DE SEGMENTATION DES IMAGES IRM EN REGIONS REPRESENTATIVES DES STRUCTURES ANATOMIQUES. CE PROBLEME DE SEGMENTATION EST COMPLIQUE DU FAIT QUE L'INFORMATION CONCERNANT LA TAILLE ET LA POSITION DES STRUCTURES D'INTERET EST GENERALEMENT REPARTIE ENTRE PLUSIEURS IMAGES. POUR OBTENIR UNE BONNE SEGMENTATION DE CES IMAGES ON A DONC BESOIN D'UN ALGORITHME QUI PERMETTE LA FUSION DES INFORMATIONS EN MEME TEMPS QUE LA SEGMENTATION. NOUS AVONS DEVELOPPE POUR CELA UN ALGORITHME DE SEGMENTATION DE TYPE MARKOVIEN QUI S'EST MONTRE TRES EFFICACE POUR CE GENRE DE PROBLEME. UNE PARTIE IMPORTANTE DES ALGORITHMES QUE NOUS AVONS DEVELOPPES PENDANT CETTE THESE CONCERNE L'ESTIMATION DES CARACTERISTIQUES DES CLASSES DANS LES DIFFERENTES IMAGES. L'INTERET DE TELS ALGORITHMES EST QU'ILS PERMETTENT D'AUTOMATISER PRESQUE ENTIEREMENT LE PROCESSUS DE SEGMENTATION. POUR RESOUDRE CE PROBLEME, NOUS AVONS CHOISI UNE APPROCHE D'ANALYSE MULTI-ECHELLES DES HISTOGRAMMES DES IMAGES A SEGMENTER AFIN D'EN DETERMINER LES MODES. CET ALGORITHME EST REMARQUABLEMENT ROBUSTE ET FOURNIT DE BONS RESULTATS EN PRATIQUE. L'ALGORITHME PROPOSE INITIALEMENT DONNE COMME RESULTAT CE QUE NOUS AVONS APPELE UNE SEGMENTATION DISCRETE, C'EST-A-DIRE DES RESULTATS OU CHAQUE PIXEL EST CONSIDERE COMME APPARTEMENT A UNE SEULE CLASSE. DANS CERTAINS CAS CELA EST UNE LIMITE DE LA METHODE, SURTOUT DANS LE CAS DE COUPES EPAISSES OU BEAUCOUP DE PIXELS CONTIENNENT DES MELANGES DE TISSUS. NOUS AVONS DONC DEVELOPPE UNE EXTENSION DE L'ALGORITHME INITIAL EN UN ALGORITHME DE SEGMENTATION EN ETIQUETTES CONTINUES QUI PERMET LA SEGMENTATION DE TELS PIXELS ET L'ESTIMATION DES POURCENTAGES DES TISSUS QUI LE COMPOSENT. AFIN DE PERMETTRE UNE UTILISATION FACILE DE CES ALGORITHMES DANS UN MILIEU MEDICAL NOUS AVONS AUSSI DEVELOPPE UNE INTERFACE GRAPHIQUE POUR TOUS CES ALGORITHMES. CETTE INTERFACE EST CONCUE EN MOTIF ET PERMET UNE MANIPULATION SIMPLE DES PARAMETRES NECESSAIRES POUR LA SEGMENTATION, LES IMAGES A SEGMENTER ET LES RESULTATS DE SEGMENTATION. L'INTERFACE PERMET AUSSI DE FAIRE DES MESURES DE LA TAILLE DE CERTAINES REGIONS DANS LES IMAGES SEGMENTEES. LES RESULTATS DE SEGMENTATION PEUVENT AUSSI ETRE MANIPULES AFIN DE CORRIGER DES ERREURS POSSIBLES DANS LES RESULTATS. LES EXPERIENCES MENEES EN MILIEU CLINIQUE SONT TRES POSITIVES.
Download or read book Deformable Meshes for Medical Image Segmentation written by Dagmar Kainmueller and published by Springer. This book was released on 2014-08-18 with total page 184 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: Segmentation of anatomical structures in medical image data is an essential task in clinical practice. Dagmar Kainmueller introduces methods for accurate fully automatic segmentation of anatomical structures in 3D medical image data. The author’s core methodological contribution is a novel deformation model that overcomes limitations of state-of-the-art Deformable Surface approaches, hence allowing for accurate segmentation of tip- and ridge-shaped features of anatomical structures. As for practical contributions, she proposes application-specific segmentation pipelines for a range of anatomical structures, together with thorough evaluations of segmentation accuracy on clinical image data. As compared to related work, these fully automatic pipelines allow for highly accurate segmentation of benchmark image data.
Download or read book Segmentation d images written by Fouad Sabry and published by One Billion Knowledgeable. This book was released on 2024-05-11 with total page 150 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: Qu'est-ce que la segmentation d'image Dans le traitement d'images numériques et la vision par ordinateur, la segmentation d'image est le processus de partitionnement d'une image numérique en plusieurs segments d'image, également appelés régions d'image ou objets images. Le but de la segmentation est de simplifier et/ou de modifier la représentation d'une image en quelque chose de plus significatif et plus facile à analyser. La segmentation d'images est généralement utilisée pour localiser des objets et des limites dans les images. Plus précisément, la segmentation d'image est le processus d'attribution d'une étiquette à chaque pixel d'une image de telle sorte que les pixels portant la même étiquette partagent certaines caractéristiques. Comment vous en bénéficierez (I) Informations et validations sur les sujets suivants : Chapitre 1 : Segmentation d'images Chapitre 2 : Détection des contours Chapitre 3 : Transformation de caractéristiques invariantes d'échelle Chapitre 4 : Seuil (traitement d'image) Chapitre 5 : Méthode d'Otsu Chapitre 6 : Détection de coin Chapitre 7 : Coupes graphiques en vision par ordinateur Chapitre 8 : Décalage moyen Chapitre 9 : Segmentation de plage Chapitre 10 : Bassin versant (traitement d'image) (II) Répondre aux principales questions du public sur la segmentation d'images. (III) Exemples concrets d'utilisation de la segmentation d'images dans de nombreux domaines. À qui s'adresse ce livre Professionnels, étudiants de premier cycle et des cycles supérieurs, passionnés, amateurs et ceux qui souhaitent aller au-delà des connaissances ou des informations de base pour tout type de segmentation d'images.
Download or read book Advanced Algorithmic Approaches to Medical Image Segmentation written by S. Kamaledin Setarehdan and published by Springer Science & Business Media. This book was released on 2012-09-07 with total page 661 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: Medical imaging is an important topic and plays a key role in robust diagnosis and patient care. It has experienced an explosive growth over the last few years due to imaging modalities such as X-rays, computed tomography (CT), magnetic resonance (MR) imaging, and ultrasound. This book focuses primarily on model-based segmentation techniques, which are applied to cardiac, brain, breast and microscopic cancer cell imaging. It includes contributions from authors working in industry and academia, and presents new material.
Download or read book D tection et segmentation de l sions dans des images c r brales TEP IRM written by Hélène Urien and published by . This book was released on 2018 with total page 0 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: L'essor récent de l'imagerie hybride combinant la Tomographie par Emission de Positons (TEP) à l'Imagerie par Résonance Magnétique (IRM) est une opportunité permettant d'exploiter des images d'un même territoire anatomo-pathologique obtenues simultanément et apportant des informations complémentaires. Cela représente aussi un véritable défi en raison de la différence de nature et de résolution spatiale des données acquises. Cette nouvelle technologie offre notamment des perspectives attrayantes en oncologie, et plus particulièrement en neuro-oncologie grâce au contraste qu'offre l'image IRM entre les tissus mous. Dans ce contexte et dans le cadre du projet PIM (Physique et Ingénierie pour la Médecine) de l'Université Paris-Saclay, l'objectif de cette thèse a été de développer un processus de segmentation multimodale adapté aux images TEP et IRM, comprenant une méthode de détection des volumes tumoraux en TEP et IRM, et une technique de segmentation précise du volume tumoral IRM. Ce processus doit être suffisamment générique pour s'appliquer à diverses pathologies cérébrales, différentes par leur nature même et par l'application clinique considérée. La première partie de la thèse aborde la détection de tumeurs par une approche hiérarchique. Plus précisément, la méthode de détection, réalisée sur les images IRM ou TEP, repose sur la création d'un nouveau critère de contexte spatial permettant de sélectionner les lésions potentielles par filtrage d'une représentation de l'image par max-tree. La deuxième partie de la thèse concerne la segmentation du volume tumoral sur les images IRM par une méthode variationnelle par ensembles de niveaux. La méthode de segmentation développée repose sur la minimisation d'une énergie globalement convexe associée à une partition d'une image RM en régions homogènes guidée par des informations de la TEP. Enfin, une dernière partie étend les méthodes proposées précédemment à l'imagerie multimodale IRM, notamment dans le cadre de suivi longitudinal. Les méthodes développées ont été testées sur plusieurs bases de données, chacune correspondant à une pathologie cérébrale et un radiotraceur TEP distincts. Les données TEP-IRM disponibles comprennent, d'une part, des examens de méningiomes et de gliomes acquis sur des machines séparées, et d'autre part, des examens réalisés sur le scanner hybride du Service Hospitalier Frédéric Joliot d'Orsay dans le cadre de recherches de tumeurs cérébrales. La méthode de détection développée a aussi été adaptée à l'imagerie multimodale IRM pour la recherche de lésions de sclérose en plaques ou le suivi longitudinal. Les résultats obtenus montrent que la méthode développée, reposant sur un socle générique, mais étant aussi modulable à travers le choix de paramètres, peut s'adapter à diverses applications cliniques. Par exemple, la qualité de la segmentation des images issues de la machine combinée a été mesurée par le coefficient de Dice, la distance de Hausdorff (DH) et la distance moyenne (DM), en prenant comme référence une segmentation manuelle de la tumeur validée par un expert médical. Les résultats expérimentaux sur ces données montrent que la méthode détecte les lésions visibles à la fois sur les images TEP et IRM, et que la segmentation contoure correctement la lésion (Dice, DH et DM valant respectivement 0, 85 ± 0, 09, 7, 28 ± 5, 42 mm et 0, 72 ± 0, 36mm).
Download or read book ELABORATION D OUTILS DE SEGMENTATION ET DE RECALAGE D IMAGES MULTIMODALES APPLICATION A L ETUDE DES ACCIDENTS VASCULAIRES CEREBRAUX A PARTIR D ANGIOGRAPHIE IRM CHEZ LE PRIMATE NON HUMAIN written by EMMANUEL.. DUMAS and published by . This book was released on 2000 with total page 191 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: LES ACCIDENTS VASCULAIRES CEREBRAUX CONSTITUENT UNE DES CAUSES MAJEURES DE MORTALITE ET D'INFIRMITE SEVERE ET DURABLE DANS LE MONDE. LEUR COMPREHENSION NECESSITE LA MISE AU POINT D'OUTILS INFORMATIQUES POUR L'ETUDE DE MODELES CHEZ L'ANIMAL. AU COURS DE CES ETUDES, NOUS UTILISONS QUATRE MODALITES D'OBSERVATION. IL S'AGIT DE L'IRM (IMAGERIE A RESONANCE MAGNETIQUE) ANATOMIQUE, L'IRM ANGIOGRAPHIQUE, LA TEP (TOMOGRAPHIE A EMISSION DE POSITONS) ET LES COUPES POST-MORTEM HISTOLOGIQUES. UNE BONNE EXPLOITATION DE CES DONNEES NECESSITE UNE FUSION DE CELLES-CI. POUR Y PARVENIR, NOUS OPERONS UN CERTAIN NOMBRE DE PRETRAITEMENTS SUR LES IMAGES ACQUISES DE FACON A RENDRE CES QUATRE MODALITES COMPARABLES. IL S'AGIT D'UNE PART DE LA CORRECTION DU SIGNAL POUR LES ANGIOGRAPHIES IRM ET D'AUTRE PART DE LA RECONSTRUCTION D'UN VOLUME A PARTIR DE COUPES POST-MORTEM HISTOLOGIQUES. NOUS POUVONS ALORS OPERER UN RECALAGE MULTI-MODAL. NOUS AVONS CHOISI DE RECALER TOUTES LES DONNEES SUR L'IRM ANATOMIQUE. NOUS DECRIVONS LES METHODES SELECTIONNEES ET ADAPTEES POUR CHAQUE MODALITE. DES RESULTATS SUR DES DONNEES EXTRAITES D'EXPERIENCES MENEES AU CENTRE CYCERON SONT PRESENTES. POUR COMPLETER CE RECALAGE, NOUS PROPOSONS UNE METHODE DE SEGMENTATION DES DONNEES ANGIOGRAPHIQUES BASEE SUR LE SUIVI DES VAISSEAUX PAR UNE BOITE SERVANT DE REGION D'INTERET. NOUS ARRIVONS AINSI A RECONSTRUIRE L'ARBRE VASCULAIRE CEREBRAL CHEZ LE PRIMATE NON HUMAIN.
Download or read book Segmentation D images IRM Du Cerveau Pour la Construction D un Mod le Anatomique Destin la Simulation Bio m canique written by Francisco José Galdames and published by . This book was released on 2012 with total page 0 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: The general problem that motivates the work developed in this thesis is: how to obtain anatomical information during a neurosurgery?. Magnetic Resonance (MR) images are usually acquired before the surgery to provide anatomical information for diagnosis and planning. Also, the same images are commonly used during the surgery, because to acquire MRI images in the operating room is complex and expensive. To make these images useful inside the operating room, a registration between them and the patient's position has to be processed. The problem is that the brain suffers deformations during the surgery, in a process called brain shift, degrading the quality of registration. To correct this, intra-operative information may be used, for example, the position of the brain surface or US images localized in 3D. The new registration will compensate this problem, but only to a certain extent. Mechanical models of the brain have been developed as a solution to improve this registration. They allow to estimate brain deformation under certain boundary conditions. In the literature, there are a variety of methods for implementing these models, different equation laws used for continuum mechanic, and different reported mechanical properties of the tissues. However, a patient specific anatomical model is always required. Currently, most mechanical models obtain the associated anatomical model by manual or semi-manual segmentation. The aim of this thesis is to propose and implement an automatic method to obtain a model of the brain fitted to the patient's anatomy and suitable for mechanical modeling. The implemented method uses deformable model techniques to segment the most relevant anatomical structures for mechanical modeling. Indeed, the internal membranes of the brain are included: falx cerebri and tentorium cerebelli. Even though the importance of these structures is stated in the literature, only a few of publications include them in the model. The segmentation obtained by our method is assessed using the most used online databases. In addition, a 3D model is constructed to validate the usability of the anatomical model in a Finite Element Method (FEM). And the importance of the internal membranes and the variation of the mechanical parameters is studied.
Download or read book Contribution la d tection de changements dans des s quences IRM 3D multimodales written by Marcel Bosc and published by . This book was released on 2003 with total page 185 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: L'imagerie médicale a profondément influencé à la fois la recherche médicale et la pratique clinique.Elle est aujourd'hui incontournable aussi bien pour l'établissement du diagnostic que pour la mise en place et le suivi d'un traitement thérapeutique.Elle fournit un volume croissant de données tridimensionnelles provenant de modalités d'acquisition différentes (IRM, scanner-X, médecine nucléaire, échographie).Ce volume croissant de données rend délicate et laborieuse la tâche d'interprétation par un expert.Le traitement d'images est un outil permettant une automatisation des tâches et va assister l'expert aussi bien dans l'analyse qualitative que quantitative des images.Dans ce mémoire, nous proposons des techniques automatiques de détection de changements dans des séquences d'images IRM cérébrales. Nous nous intéressons plus particulièrement aux changements d'intensité localisés survenant lors d'évolutions pathologiques telles que les évolutions de lésions en sclérose en plaques (SEP).Les applications médicales des techniques développées ici sont nombreuses:aide au diagnostic, suivi à long terme de l'évolution d'une pathologie,évaluation de l'efficacité thérapeutique d'un médicament,aide à la prise de décision en vue d'une intervention chirurgicale.Ce travail de recherche a été mené en étroite collaboration entre le LSIIT (ULP/UMR CNRS 7005) et l'Institut de Physique Biologique (ULP-Hôpitaux Universitaires / UMR CNRS 7004), au sein de l'équipe-projet multi-laboratoires "Imagerie et Robotique Médicale et Chirurgicale"(EPML IRMC).Il a été soutenu par la Ligue Française Contre la Sclérose En Plaques (LFSEP),la société SERONO et la région Alsace.La détection automatique et fiable de changements interimages rencontre d'importantes difficultés rendant impossible la comparaison directe d'images acquises successivement.La position des patients dans l'imageur n'est jamais identique et les paramètres d'acquisition peuvent varier sensiblement entre chaque examen, entraînant,entre autres, des modifications de contraste. La définition même de ce qui doit être détecté est souvent subjective.Dans le cadre spécifique de la détection de changements d'intensité de lésions, des déformations globales de structures anatomiques, telle que l'atrophie cérébrale, peuvent également perturber la comparaison directe des images.Le travail présenté dans cette thèse est centré sur le développement d'outils de traitement d'images permettant de décider quels changements sont statistiquement significatifs ou non.Lorsque l'expert détermine visuellement des changements, il utilise des connaissances a priori, implicites, de haut niveau qui lui permettent de corriger certaines erreurs d'acquisition. Ainsi, il peut compenser visuellement des erreurs de repositionnement et utiliser ses connaissances anatomiques propres pour identifier et rejeter certains artefacts.Nous développons donc ici, des techniques automatiques d'identification et de correction des principaux artefacts (positionnement, déformations,variations d'intensité ...) et nous proposons une technique originale de segmentation du cortex,apportant les informations anatomiques permettant l'amélioration de la détection automatique.Les techniques de traitement d'images proposées ici ont été développées pour l'IRM cérébrale.Cependant, elles sont suffisamment générales pour s'appliquer à d'autres domaines.Notre système de détection de changements a été évalué dans le cadre de l'étude de l'évolution de lésions de sclérose en plaques.[...]
Download or read book Segmentation d IRM c r brales multidimensionnelles par coupe de graphe written by Jérémy Lecoeur and published by . This book was released on 2010 with total page 217 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: Cette thèse traite de la segmentation d'IRM cérébrales multimodales par des méthodes de coupe de graphe. Tout d'abord, nous proposons une méthode qui utilise conjointement trois modalités IRM. L'information de frontière, donnée par le gradient spectral, est mis en balance avec l'information de région, donnée par des graines sélectionnées par l'utilisateur. Ensuite, nous proposons trois variantes. La première consiste à trouver un espace spectral optimal car le gradient spectral est basé sur les images naturelles donc inadapté aux images médicales multimodales. Nous explorons ensuite l'automatisation de notre méthode. Ici, les informations de région sont déduites par un algorithme EM robuste. Enfin, nous intégrons l'utilisation d'atlas pour la segmentation automatique de structures profondes du cerveau. Nos différentes méthodes de segmentation se montrent meilleures que la plupart de celles actuellement utilisés, aussi bien en terme de temps de calcul qu'en précision de segmentation.
Download or read book Image Segmentation written by Tao Lei and published by John Wiley & Sons. This book was released on 2022-09-26 with total page 340 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: Image Segmentation Summarizes and improves new theory, methods, and applications of current image segmentation approaches, written by leaders in the field The process of image segmentation divides an image into different regions based on the characteristics of pixels, resulting in a simplified image that can be more efficiently analyzed. Image segmentation has wide applications in numerous fields ranging from industry detection and bio-medicine to intelligent transportation and architecture. Image Segmentation: Principles, Techniques, and Applications is an up-to-date collection of recent techniques and methods devoted to the field of computer vision. Covering fundamental concepts, new theories and approaches, and a variety of practical applications including medical imaging, remote sensing, fuzzy clustering, and watershed transform. In-depth chapters present innovative methods developed by the authors—such as convolutional neural networks, graph convolutional networks, deformable convolution, and model compression—to assist graduate students and researchers apply and improve image segmentation in their work. Describes basic principles of image segmentation and related mathematical methods such as clustering, neural networks, and mathematical morphology. Introduces new methods for achieving rapid and accurate image segmentation based on classic image processing and machine learning theory. Presents techniques for improved convolutional neural networks for scene segmentation, object recognition, and change detection, etc. Highlights the effect of image segmentation in various application scenarios such as traffic image analysis, medical image analysis, remote sensing applications, and material analysis, etc. Image Segmentation: Principles, Techniques, and Applications is an essential resource for undergraduate and graduate courses such as image and video processing, computer vision, and digital signal processing, as well as researchers working in computer vision and image analysis looking to improve their techniques and methods.
Download or read book SEGMENTATION DES STRUCTURES INTERNES DU CERVEAU EN IMAGERIE PAR RESONANCE MAGNETIQUE TRIDIMENSIONNELLE written by THIERRY.. GERAUD and published by . This book was released on 1998 with total page 48 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: POUR L'OBSERVATION NEUROLOGIQUE, LE CARACTERE IN VIVO DES SYSTEMES D'IMAGERIE EST ATTRAYANT, CE QUI EXPLIQUE QUE LES IMAGES DU CERVEAU SONT MAINTENANT UN OUTIL CLASSIQUE DE LA PRATIQUE CLINIQUE ET DE LA RECHERCHE. LE TYPE D'IMAGERIE PAR EXCELLENCE DE L'ANATOMIE CEREBRALE EST L'IMAGERIE PAR RESONANCE MAGNETIQUE (IRM), ET UN DES PRINCIPAUX ENJEUX DU TRAITEUR D'IMAGES EST LA SEGMENTATION AUTOMATIQUE DES STRUCTURES CEREBRALES, SUJET DE NOTRE TRAVAIL DE THESE. A LA CLEF, LE NOMBRE D'APPLICATIONS DE LA SEGMENTATION EST IMPORTANT : REALISATION DE MESURES MORPHOMETRIQUES, DETECTION DE PATHOLOGIES, PLANIFICATION D'UNE OPERATION CHIRURGICALE, OBTENTION D'UNE REFERENCE ANATOMIQUE POUR DES ETUDES FONCTIONNELLES, ETC. L'APPORT DE METHODES DE RECONNAISSANCE DE FORMES A LA CLASSIFICATION DES DIFFERENTES MATIERES CEREBRALES, A PARTIR DES SEULS NIVEAUX RADIOMETRIQUES DES IMAGES, COMPORTE CERTAINES LIMITES. MEME SI ELLES SONT SUPERVISEES, CES METHODES NE PERMETTENT PAS DE DISTINGUER FACILEMENT DIFFERENTES CLASSES AU SEIN DE LA SUBSTANCE GRISE. LORSQU'ELLES SONT AUTOMATIQUES, LEUR UTILISATION DOIT S'INSCRIRE DANS UNE PROCEDURE EMPIRIQUE AFIN DE GARANTIR UN RESULTAT ROBUSTE, ET DOIT ETRE RESTREINTE A DES REGIONS D'INTERET POUR QUE CE RESULTAT SOIT VERITABLEMENT PERTINENT. CES METHODES NE RESPECTANT QUE PARTIELLEMENT LA COHERENCE SPATIALE DES CLASSES DANS L'IMAGE, NOUS TRAITONS L'INTRODUCTION D'INFORMATIONS CONTEXTUELLES AVEC DES FORMALISMES MATHEMATIQUES DIFFERENTS. A L'AIDE D'UNE REGULARISATION SPATIALE MARKOVIENNE TOUT D'ABORD, NOUS MONTRONS QUE DES TERMES D'ENERGIE DE LOCALISATION PERMETTENT DE SEPARER DEUX CLASSES DE SUBSTANCE GRISE : LE CORTEX ET LES NOYAUX CENTRAUX. A L'AIDE DE MORPHOLOGIE MATHEMATIQUE ENSUITE, NOUS PRESENTONS UN ENSEMBLE DE PROCEDURES POUR LE TRAITEMENT DE DIVERS OBJETS CEREBRAUX ; EN PARTICULIER, LA PROCEDURE DE SEGMENTATION DE L'ENCEPHALE EST ROBUSTE ET REPRODUCTIBLE, ET NOUS OBTENONS DES MARQUEURS INDIVIDUELS POUR LES VENTRICULES LATERAUX, LES NOYAUX CAUDES, LES PUTAMENS, ET LES THALAMI. ENFIN, NOUS PROPOSONS UNE METHODE CONTEXTUELLE D'ESTIMATION DES CARACTERISTIQUES DES TISSUS PURS, A PARTIR D'UNE SEGMENTATION GROSSIERE. NOTRE DERNIERE CONTRIBUTION EST DE PROPOSER UNE PROCEDURE DE RECONNAISSANCE PROGRESSIVE, GUIDEE PAR UN ATLAS. L'ORIGINALITE DE CETTE PROCEDURE EST MULTIPLE. D'UNE PART, ELLE PREND EN COMPTE DES INFORMATIONS STRUCTURELLES SOUS LA FORME DE CONTRAINTES SPATIALES FLEXIBLES, DONT LE FORMALISME S'APPUIE SUR LA THEORIE DES ENSEMBLES FLOUS ET DE LA FUSION D'INFORMATIONS. LES METHODES DE SEGMENTATION PRESENTEES PRECEDEMMENT SONT ALORS UTILISEES NON PLUS GLOBALEMENT, MAIS CONDITIONNELLEMENT A UNE REGION D'INTERET DE LIMITES IMPRECISES. D'AUTRE PART, LE CALCUL DE LA CORRESPONDANCE ENTRE VOLUME IRM ET ATLAS QUE NOUS PROPOSONS PERMET D'INFERER UN CHAMP DE DEFORMATION DISCRET, RESPECTANT DES CONTRAINTES SUR LA SURFACE DES OBJETS. ENFIN, LE CARACTERE SEQUENTIEL DE LA PROCEDURE PERMET DE S'APPUYER SUR LA CONNAISSANCE DES OBJETS DEJA SEGMENTES POUR ACCEDER A DES OBJETS DONT L'OBTENTION EST A PRIORI DE PLUS EN PLUS DIFFICILE. LES PREMIERS RESULTATS SONT TRES PROMETTEURS : LE VENTRICULE LATERAL, LE NOYAU CAUDE, LE PUTAMEN, ET LES TROISIEME ET QUATRIEME VENTRICULES (A NOTRE CONNAISSANCE, JAMAIS SEGMENTES AUTOMATIQUEMENT), SONT CORRECTEMENT RECONNUS. IL RESTE ENCORE A VALIDER NOTRE PROCEDURE SUR UN JEU D'ACQUISITIONS VARIEES.
Download or read book Segmentation d images multispectrales bas e sur la fusion d informations written by Weibei Dou and published by . This book was released on 2006 with total page 187 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: L'objectif de cette thèse consiste à développer une architecture de fusion d'informations basée sur la théorie floue pour la segmentation d'une cible à partir de plusieurs sources d'images. Notre application principale porte sur la segmentation des images IRM multispectrales. Nous proposons une approche de segmentation automatique basée sur la fusion des caractéristiques extraites de chaque source d'image. Ces caractéristiques sont modélisées par des fonctions d'appartenance, obtenues à partir de fonctions analytiques, qui prennent en compte des connaissances à priori sur la possibilité d'appartenance à une cible (tumeur ou tissus cérébraux) donnée par l'expert, et aussi la gradation d'intensité du signal de la cible. La segmentation d'une cible consiste finalement à combiner les différents degrés d'appartenance de la cible. Une étape supplémentaire basée sur une croissance 3D des régions floues est proposée pour améliorer le résultat de la combinaison. Pour évaluer les résultats de segmentation représentés par un ensemble flou, une extension du coefficient Kappa de Cohen, nommée "Kappa flou" est proposée, qui est une méthode d'évaluation globale sur la proportion d'agrément d'un classement flou. Cette architecture développée est mise en oeuvre pour la segmentation des tumeurs cérébrales à partir des images IRM qui comprennent pour l'instant les séquences de base : T1, T2 et densité de protons (DP). Les résultats sur sept patients atteints de tumeur montrent l'efficacité de notre système.
Download or read book L int gration d information bas et haut niveau pour la segmentation optimis e d images c r brales 3D chez l enfant nouveau n written by Kamran Kazemi and published by . This book was released on 2008 with total page 202 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: La première étape de cette Thèse était de créer un atlas probabiliste du cerveau néonatal comprenant un atlas 'template' et des modèles probabilistes du cerveau, du liquide cérébro-spinal (CSF) et du crâne. L'atlas est basé sur les images IRM T1 en haute résolution de 7 patients d’âge gestationnel compris entre 39 et 42 semaines. L'atlas 'template' a été évalué par la détermination de la déviation de points de repère anatomiques caractéristiques et la somme total de déformation locale nécessaire pour la normalisation des tissus cérébraux en fonction d’une image néonatale de référence. Dans la deuxième partie, nous avons construit un simulateur d’images IRM cérébrales néonatales à partir de notre fantôme 3D néonatal numérique. Ce fantôme est composé de 9 types tissulaires différents: scalpe, crâne, graisse, muscle, dure-mère, substance grise, substance blanche, myelinisée et non-myelinisée et liquide cérébrospinal. Le fantôme numérique a été utilisé pour caractériser les intensités des signaux pour simuler ensuite les images IRM. Les images simulées avec une dégradation bien contrôlée peuvent servir comme données d'évaluation pour des méthodes d'analyse des images IRM néonatales, tel que des algorithmes de segmentation et/ou d’acquisition. Dans la dernière partie, nous avons développé une méthode de segmentation tissulaire automatique pour les IRM néonatales. Dans cette étude, nous avons appliqué un algorithme basé sur un atlas permettant la segmentation du crâne, du cerveau, et du CSF chez le nouveau-né à partir des images IRM 3D en T1. Nous avons utilisé la méthode de segmentation basée sur l'algorithme EM et la chaîne aléatoire de Markov qui est implémentée et utilisée dans l'outil SPM et sa boîte à outils VBM en conjonction avec notre atlas probabiliste, qui est utilisé pour constituer des informations a priori. Les résultats démontrent que notre méthode permet de segmenter avec une grande précision le cerveau, le CSF et le crâne des IRM néonatales.
Download or read book Segmentation D Images Irm Par Classifieurs Non Supervis s written by Abdenour Mekhmoukh and published by Omniscriptum. This book was released on 2011-04 with total page 104 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: La segmentation d'image est une opération de traitement d'images de bas niveau qui consiste à localiser dans une image les régions appartenant à une mème structure. Cette opération est à la base de nombreuses applications tant en vision industrielle, qu'en imagerie médicale. L'approche par classification fournie une partition de l'image en regroupant des pixels ayant des niveaux de gris similaires dans une mème classe de pixels connaît un très grand succès. L'objectif de ce mémoire est d'étudier différentes méthodes de classification non supervisées et de les confronter afin de les appliquer sur des images cérébrales IRM en vue d'une segmentation et d'une classification des différentes régions correspondant aux différents tissus et structures. Nous nous sommes intéressés à une famille d'algorithmes: FCM qui modélise l'incertitude et l'imprécision qui a été beaucoup utilisé pour la segmentation des images cérébrales, quelle que soit la modalité et le type d'acquisition, PCM qui génère un degré d'appartenance absolu reflétant de manière exacte la réalité de distribution des pixels et le PFCM dont le but étant de tirer partie des avantages de chacun.
