Segmentation Automatique Des Tissus Cerebraux En Irm Multispectrale

Download Segmentation Automatique Des Tissus Cerebraux En Irm Multispectrale full books in PDF, epub, and Kindle. Read online Segmentation Automatique Des Tissus Cerebraux En Irm Multispectrale ebook anywhere anytime directly on your device. Fast Download speed and no annoying ads. We cannot guarantee that every ebooks is available!

Segmentation automatique des tissus cérébraux en IRM multispectrale

Author : Chahin Pachaï
Publisher :
ISBN 13 :
Total Pages : 163 pages
Book Rating : 4.:/5 (492 download)

DOWNLOAD NOW!

Book Synopsis Segmentation automatique des tissus cérébraux en IRM multispectrale by : Chahin Pachaï

Download or read book Segmentation automatique des tissus cérébraux en IRM multispectrale written by Chahin Pachaï and published by . This book was released on 2000 with total page 163 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: Depuis le début des années 1980, l'usage médical de l'Imagerie par Résonance Magnétique (IRM) a transformé la compréhension et la prise en charge de nombreuses maladies. L'IRM cérébrale bouleverse les stratégies diagnostiques, thérapeutiques et de surveillance de nombreuses affections neurologiques, en particulier de la sclérose en plaques (SEP), des démences, des épilepsies et des tumeurs cérébrales. Notre objectif a été de mettre au point des techniques automatiques pour le traitement et l'analyse des images IRM cérébrales, obtenues dans le contexte des séquences conventionnelles acquises en routine clinique. Les algorithmes produits ont été appliqués dans le contexte clinique du suivi quantitatif des lésions encéphaliques de SEP. Le travail de recherche s'est articulé autour de la problématique de segmentation des volumes IRM en vue de quantifier et de visualiser le parenchyme cérébral, le liquide céphalorachidien et les lésions encéphaliques de SEP. Nous avons conçu un algorithme de segmentation 3D, adaptative, non-supervisée et intégrant une contrainte de régularité spatiale utilisant les champs de Gibbs-Markov. Plusieurs séquences d'acquisition, préalablement recalées entre elles (si né cessa ire), peuvent former l'entrée de cet algorithme. Celui-ci présente en outre l'avantage de ne pas nécessiter une initialisation et d'estimer le nombre optimal de classes nécessaires à une bonne représentation des distributions d'intensité en présence. En s'appuyant sur des techniques de représentation multi résolution et en utilisant des structures de données pyramidales, d'autres algorithmes ont été proposés pour la segmentation de la cavité intracrânienne et pour la correction des inhomogénéités de l'intensité du signal en IRM. Enfin, ces algorithmes ont été validés sur des séquences et des systèmes d'acquisition IRM différents, sur des volontaires sains et des patients atteints de SEP, avec de multiples acquisitions dans le temps (études longitudinales).

Segmentation d'images multispectrales basée sur la fusion d'informations

Author : Weibei Dou
Publisher :
ISBN 13 :
Total Pages : 187 pages
Book Rating : 4.:/5 (799 download)

DOWNLOAD NOW!

Book Synopsis Segmentation d'images multispectrales basée sur la fusion d'informations by : Weibei Dou

Download or read book Segmentation d'images multispectrales basée 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.

Segmentation d’images IRM anatomiques par inférence bayésienne multimodale et détection de lésions

Author : Stéphanie Bricq
Publisher :
ISBN 13 :
Total Pages : 144 pages
Book Rating : 4.:/5 (758 download)

DOWNLOAD NOW!

Book Synopsis Segmentation d’images IRM anatomiques par inférence bayésienne multimodale et détection de lésions by : Stéphanie Bricq

Download or read book Segmentation d’images IRM anatomiques par inférence bayésienne multimodale et détection de lésions 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.

A PROPOS DE TROIS METHODES DE SEGMENTATION AUTOMATIQUE EN IMAGERIE PAR RESONANCE MAGNETIQUE DE L'ENCEPHALE HUMAIN IN VIVO

Author : LIANG OIANG.. ZHOU
Publisher :
ISBN 13 :
Total Pages : 200 pages
Book Rating : 4.:/5 (49 download)

DOWNLOAD NOW!

Book Synopsis A PROPOS DE TROIS METHODES DE SEGMENTATION AUTOMATIQUE EN IMAGERIE PAR RESONANCE MAGNETIQUE DE L'ENCEPHALE HUMAIN IN VIVO by : LIANG OIANG.. ZHOU

Download or read book A PROPOS DE TROIS METHODES DE SEGMENTATION AUTOMATIQUE EN IMAGERIE PAR RESONANCE MAGNETIQUE DE L'ENCEPHALE HUMAIN IN VIVO written by LIANG OIANG.. ZHOU and published by . This book was released on 1999 with total page 200 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: L'OBJECTIF DU TRAVAIL EST L'EVALUATION QUANTITATIVE DES PROPORTIONS DES DIFFERENTS TISSUS DU PARENCHYME CEREBRAL HUMAIN, ET DE LEURS INTENSITES, SUR DES COUPES AXIALES D'IMAGERIE PAR RESONANCE MAGNETIQUE (IRM). APRES UNE ETUDE BIBLIOGRAPHIQUE COMPARATIVE DES DIFFERENTES TECHNIQUES UTILISEES ET DES DIFFERENTS PARAMETRES MESURES DANS L'ANALYSE QUANTITATIVE D'IMAGE CEREBRALE, UN ENSEMBLE DE TRAITEMENTS D'IMAGE CEREBRALE A ETE APPLIQUE. LE PROCESSUS COMMENCE PAR UN PRETRAITEMENT D'IMAGE AUTOMATIQUE SPECIALEMENT MIS AU POINT, DESTINE A CORRIGER L'INHOMOGENEITE DE RADIOFREQUENCE DE L'IRM. IL EST SUIVI D'UN PROGRAMME DE DETECTION DU CONTOUR DU CERVEAU. L'INFLUENCE DE CES ETAPES DU TRAITEMENT SUR LES RESULTATS DE LA PARAMETRISATION A ETE EVALUEE. TROIS METHODES AUTOMATIQUES DE SEGMENTATION DES TISSUS CEREBRAUX ONT ETE MISES AU POINT. LEUR PRINCIPE EST BASE SUR LA FUSION DES INFORMATIONS CONTENUES DANS AU MOINS DEUX IMAGES DE MODALITES DIFFERENTES CORRESPONDANT A UNE MEME COUPE (2 IMAGES PONDEREES EN T1 ET T2, OU 2 ECHOS EN T2). LES TECHNIQUES EXPERIMENTEES FURENT : UNE METHODE DE K-PLUS PROCHES VOISINS (KPPV) ; UNE METHODE UTILISANT UNE DISTRIBUTION DES INTENSITES SELON LA LOI DE POISSON (SLP) ; UNE METHODE EN FRACTIONS DE COMPARTIMENTS (SFC) SPECIALEMENT CONCUE. LES METHODES ONT ETE TESTEES SUR FANTOME ET LEURS RESULTATS COMPARES. DEUX METHODES DE LA SEGMENTATION TISSULAIRE AUTOMATIQUE (KPPV ET SFC) ONT ETE APPLIQUEES AUX EXAMENS D'UNE COHORTE DE 28 PATIENTS ADULTES, NORMAUX ET PATHOLOGIQUES. UNE ANALYSE STATISTIQUE UTILISANT LA METHODE DES CLUSTERS, A PARTIR DES PARAMETRES OBTENUS PAR LE TRAITEMENT D'IMAGE, A SEPARE LES PATIENTS EN DEUX GROUPES, DIFFERENCIANT EN FAIT CEUX DONT L'EXAMEN IRM ETAIT NORMAL ET CEUX DONT L'EXAMEN PRESENTAIT DES PATHOLOGIES. NOS METHODES, QUI SEMBLENT PAR AILLEURS D'USAGE ASSEZ GENERAL, PEUVENT DONC APPORTER UNE AIDE A L'EVALUATION QUANTITATIVE DES MODIFICATIONS ET ANOMALIES DU PARENCHYME CEREBRAL, DUES AU VIEILLISSEMENT OU A DIVERSES PATHOLOGIES.

SEGMENTATION DES STRUCTURES INTERNES DU CERVEAU EN IMAGERIE PAR RESONANCE MAGNETIQUE TRIDIMENSIONNELLE

Author : THIERRY.. GERAUD
Publisher :
ISBN 13 :
Total Pages : 48 pages
Book Rating : 4.:/5 (49 download)

DOWNLOAD NOW!

Book Synopsis SEGMENTATION DES STRUCTURES INTERNES DU CERVEAU EN IMAGERIE PAR RESONANCE MAGNETIQUE TRIDIMENSIONNELLE by : THIERRY.. GERAUD

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.

Contributions à la segmentation des structures cérébrales en IRM foetale

Author : Benoît Caldairou
Publisher :
ISBN 13 :
Total Pages : 0 pages
Book Rating : 4.:/5 (835 download)

DOWNLOAD NOW!

Book Synopsis Contributions à la segmentation des structures cérébrales en IRM foetale by : Benoît Caldairou

Download or read book Contributions à la segmentation des structures cérébrales en IRM foetale written by Benoît Caldairou and published by . This book was released on 2012 with total page 0 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: L'étude de la maturation cérébrale a pour objectif une meilleure compréhension du développement du cerveau durant la grossesse et la mise en évidence des liens entre la modification des structures cérébrales et le développement cognitif. Cette étude est rendue particulièrement difficile par l'évolution constante que connaissent ces structures au cours de cette période, évolution due notamment à la croissance et à l'organisation des tissus cérébraux. La technique de visualisation privilégiée pour observer le cerveau est l'imagerie par résonance magnétique (IRM), méthode non invasive permettant l'acquisition d'images des structures cérébrales in vivo et en trois dimensions à une résolution relativement élevée. Cependant, les différences anatomiques et l'évolution rapide des structures cérébrales chez le fœtus nécessitent une nouvelle modélisation du cerveau. Le travail de cette thèse est composé de deux parties. Tout d'abord, nous avons modifié l'algorithme FCM (Fuzzy C-Means) de manière à permettre une meilleure prise en compte du bruit et du biais de l'image grâce à la méthode des moyennes non-locales issue du débruitage d'image. Ces travaux ont fait l'objet d'une validation à partir de bases d'images synthétiques et réelles. Enfin, nous nous sommes penchés sur la problématique de la segmentation des tissus cérébraux en IRM fœtale, et nous avons introduit un modèle comportant des contraintes topologiques de manière à permettre une segmentation séquentielle des tissus, en se fondant sur la position relative des différentes structures. Ces travaux ont fait l'objet d'une validation à partir de cas réels.

Segmentation d'irm cérébrales multi-séquences et application à la sclérose en plaques

Author : Guillaume Dugas-Phocion
Publisher :
ISBN 13 :
Total Pages : 202 pages
Book Rating : 4.:/5 (799 download)

DOWNLOAD NOW!

Book Synopsis Segmentation d'irm cérébrales multi-séquences et application à la sclérose en plaques by : Guillaume Dugas-Phocion

Download or read book Segmentation d'irm cérébrales multi-séquences et application à la sclérose en plaques written by Guillaume Dugas-Phocion and published by . This book was released on 2006 with total page 202 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: Dans ce manuscrit, nous nous sommes intéressés à l'analyse d'irm cérébrales dans le cadre notamment du suivi de patients souffrant de sclérose en plaques (sep). L'extraction automatique de quantificateurs pour la sep a de nombreuses applications potentielles, tant dans le domaine clinique que pour des tests pharmaceutiques. Dans un premier temps, nous nous sommes consacrés à l'étude générale de la maladie, afin de situer le rôle de l'imagerie. Nous présentons ensuite les différents prétraitements nécessaires à la robustesse du système, puis la segmentation des tissus sains via un modèle probabiliste des volumes partiels, ainsi qu'une nouvelle version de l'algorithme em doté d'un traitement spécifique des points aberrants. L'utilisation des différentes séquences du protocole d'acquisition permet de spécialiser le processus pour la détection des lésions de sclérose en plaques. Une évaluation quantitative des résultats ainsi qu'un ensemble de perspectives sont enfin détaillées.

L' intégration d'information bas et haut-niveau pour la segmentation optimisée d'images cérébrales 3D chez l'enfant nouveau-né

Author : Kamran Kazemi
Publisher :
ISBN 13 :
Total Pages : 202 pages
Book Rating : 4.:/5 (495 download)

DOWNLOAD NOW!

Book Synopsis L' intégration d'information bas et haut-niveau pour la segmentation optimisée d'images cérébrales 3D chez l'enfant nouveau-né by : Kamran Kazemi

Download or read book L' intégration d'information bas et haut-niveau pour la segmentation optimisée d'images cérébrales 3D chez l'enfant nouveau-né 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.

Segmentation D'Images Irm Par Classifieurs Non Supervisés

Author : Abdenour Mekhmoukh
Publisher : Omniscriptum
ISBN 13 : 9786131571800
Total Pages : 104 pages
Book Rating : 4.5/5 (718 download)

DOWNLOAD NOW!

Book Synopsis Segmentation D'Images Irm Par Classifieurs Non Supervisés by : Abdenour Mekhmoukh

Download or read book Segmentation D'Images Irm Par Classifieurs Non Supervisés 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.

Segmentation des tissus et structures sur les IRM cérébrales

Author : Benoit Scherrer
Publisher :
ISBN 13 :
Total Pages : 162 pages
Book Rating : 4.:/5 (69 download)

DOWNLOAD NOW!

Book Synopsis Segmentation des tissus et structures sur les IRM cérébrales by : Benoit Scherrer

Download or read book Segmentation des tissus et structures sur les IRM cérébrales written by Benoit Scherrer and published by . This book was released on 2008 with total page 162 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: La segmentation des IRM cérébrales est une étape cruciale pour de nombreuses applications, tant dans le domaine clinique que pour les neurosciences. Elle est rendu difficile par les artéfacts inhérents à ce type d'image, leur faible contraste et les importantes variations individuelles qui limitent l'introduction de connaissances a priori. Dans cette thèse nous proposons une nouvelle approche de segmentation des IRM cérébrales dont l'originalité réside (1) dans le couplage de la segmentation des tissus, de la segmentation des structures et de l'intégration de connaissances anatomiques et (2) la volonté de prendre en compte la localité de l'information. La localité est modélisée via un cadre multi-agents : des agents sont distribués dans le volume et réalisent une segmentation markovienne locale. Dans une première approche (LOCUS, Local Cooperative Unified Segmentation) nous proposons des mécanismes intuitifs de coopération et de couplage pour assurer la cohérence des modèles locaux. Les structures sont segmentées via l'intégration de contraintes de localisation floue décrites par des relations spatiales entre structures. Dans une seconde approche (LOCUS-B, LOCUS in a Bayesian framework) nous considérons l'introduction d'un atlas statistique des structures. Nous reformulons le problème dans un cadre bayésien nous permettant une formalisation statistique du couplage et de la coopération. Segmentation des tissus, régularisation des modèles locaux, segmentation des structures et recalage local affine de l'atlas sont alors réalisés de manière couplée dans un cadre EM, chacune des étapes s'améliorant mutuellement. L'évaluation sur des images simulées et réelles montrent les performances de l'approche et en particulier sa robustesse aux artéfacts pour de faibles temps de calculs. Les modèles markoviens locaux distribués et coopératifs apparaissent alors comme une approche prometteuse pour la segmentation d'images médicales.

Segmentation d'IRM cérébrales multidimensionnelles par coupe de graphe

Author : Jérémy Lecoeur
Publisher :
ISBN 13 :
Total Pages : 217 pages
Book Rating : 4.:/5 (69 download)

DOWNLOAD NOW!

Book Synopsis Segmentation d'IRM cérébrales multidimensionnelles par coupe de graphe by : Jérémy Lecoeur

Download or read book Segmentation d'IRM cérébrales 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.

Détection et segmentation de lésions dans des images cérébrales TEP-IRM

Author : Hélène Urien
Publisher :
ISBN 13 :
Total Pages : 0 pages
Book Rating : 4.:/5 (11 download)

DOWNLOAD NOW!

Book Synopsis Détection et segmentation de lésions dans des images cérébrales TEP-IRM by : Hélène Urien

Download or read book Détection et segmentation de lésions dans des images cérébrales 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).

Segmentation Automatique de la Surface Corticale Dans Des IRM Cérébrales Des Nouveaux-nés

Author : Carlos Tor díez
Publisher :
ISBN 13 :
Total Pages : 0 pages
Book Rating : 4.:/5 (112 download)

DOWNLOAD NOW!

Book Synopsis Segmentation Automatique de la Surface Corticale Dans Des IRM Cérébrales Des Nouveaux-nés by : Carlos Tor díez

Download or read book Segmentation Automatique de la Surface Corticale Dans Des IRM Cérébrales Des Nouveaux-nés written by Carlos Tor díez and published by . This book was released on 2019 with total page 0 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: Clinical studies for preterm infants (less than 32 weeks of gestation) emphasize the fact that an important part of the very or extreme preterm infants will present cognitive, motor or behavioral disorders. The clinical aim is to improve brain development studies and be able to detect and predict abnormalities in neonatal subjects. Among the medical imaging, MRI can provide non-invasive non-ionizing morphological 3D images with a spatial resolution of the order of a millimeter, properties that are well adapted to this issue. In addition, the segmentation of these images provides quantitative anatomical information, such as volume or shape. There are many existing methods for adult MRI that successfully segment brain subparts. However, these methods cannot be directly applied to the newborn, where the maturation of brain tissue modifies the contrasts in the image (for example, the non-myelination of the white matter). Moreover, factors related to the resolution together with structural fineness, especially in the cortex, induce partial volume effects in tissue boundaries. This thesis focuses on the segmentation of the cortical surface in neonatal infants using MR images, with satisfactory accuracy for further applications (such as the generation of surface meshes). In this thesis, we first focused on the so-called atlas or multi-atlas approaches. This family of methods is known for its effectiveness in brain segmentation, thanks to spatial priors that can be embedded in the model for guiding the segmentation. However, since the neonatal cortex is very thin, there are often discontinuities or wrong connections. In order to tackle this issue, a topological correction step is proposed to fill gaps and separate erroneous connections. The results emphasize the potential of these two types of approaches for this purpose.

SEGMENTATION PAR METHODE MARKOVIENNE DE L'ENCEPHALE HUMAIN EN IMAGERIE PAR RESONANCE MAGNETIQUE

Author : CYRIL.. JAGGI
Publisher :
ISBN 13 :
Total Pages : 190 pages
Book Rating : 4.:/5 (799 download)

DOWNLOAD NOW!

Book Synopsis SEGMENTATION PAR METHODE MARKOVIENNE DE L'ENCEPHALE HUMAIN EN IMAGERIE PAR RESONANCE MAGNETIQUE by : CYRIL.. JAGGI

Download or read book SEGMENTATION PAR METHODE MARKOVIENNE DE L'ENCEPHALE HUMAIN EN IMAGERIE PAR RESONANCE MAGNETIQUE written by CYRIL.. JAGGI and published by . This book was released on 1998 with total page 190 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: LE CADRE GENERAL DE CETTE THESE EST LA SEGMENTATION 3D D'IMAGES DE L'ENCEPHALE HUMAIN ISSUES DE L'IMAGERIE PAR RESONANCE MAGNETIQUE (IRM). NOTRE OBJECTIF EST DE SEPARER LA SUBSTANCE BLANCHE, LA SUBSTANCE GRISE ET LE LIQUIDE CEPHALO-RACHIDIEN DANS LES IMAGES. L'IRM PERMET DE VISUALISER LES DIFFERENTES STRUCTURES DE L'ENCEPHALE AVEC UN CONTRASTE QUI DEPEND DE LA SEQUENCE D'ACQUISITION. NOUS ETUDIONS D'ABORD LES SEQUENCES D'ACQUISITION SPGR ET IR-FGRE EN TERMES DE CONTRASTE ET DE RAPPORT SIGNAL SUR BRUIT. LES IMAGES RESULTANTES PRESENTENT DE DEFAUTS ENGENDRES PAR LA PRESENCE DE BRUIT ET D'ARTEFACTS, EN PARTICULIER L'EFFET DE VOLUME PARTIEL QUI PERTURBENT CONSIDERABLEMENT LEUR INTERPRETATION. NOUS PROPOSONS, DANS CE MEMOIRE, D'EFFECTUER LA SEGMENTATION DES TISSUS CEREBRAUX A PARTIR D'UN MODELE D'INTENSITE RENDANT COMPTE PRINCIPALEMENT DES DEFORMATIONS OCCASIONNEES PAR LE BRUIT ET L'EFFET DE VOLUME PARTIEL, ET N'UTILISANT QUE LA SEULE PONDERATION EN T#1 DES IMAGES. NOTRE METHODE AUTOMATIQUE, ELABOREE, DANS UN CONTEXTE MARKOVIEN, PERMET, AU CHOIX, DE LOCALISER DANS LES IMAGES LES DIVERS TISSUS CEREBRAUX, OU D'ESTIMER LES FRACTIONS TISSULAIRES EN CHAQUE SITE DU VOLUME DES DONNEES. NOUS AVONS EVALUE LES RESULTATS DE NOTRE ALGORITHME SUR DES IMAGES DE FANTOMES PUIS SUR DES IMAGES REELLES. NOUS AVONS CONSTATE QUE NOTRE METHODE DE SEGMENTATION ETAIT EFFICACE ET ROBUSTE DANS LES DEUX CAS.

ANALYSE D'IMAGES IRM 3D MULTIECHOS POUR LA DETECTION ET LA QUANTIFICATION DE PATHOLOGIES CREBRALES

Author : Lars Aurdal
Publisher :
ISBN 13 :
Total Pages : 220 pages
Book Rating : 4.:/5 (49 download)

DOWNLOAD NOW!

Book Synopsis ANALYSE D'IMAGES IRM 3D MULTIECHOS POUR LA DETECTION ET LA QUANTIFICATION DE PATHOLOGIES CREBRALES by : Lars Aurdal

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.

Étude des effets de volume partiel en IRM cérébrale pour l'estimation d'épaisseur corticale

Author : Quentin Duché
Publisher :
ISBN 13 :
Total Pages : 0 pages
Book Rating : 4.:/5 (929 download)

DOWNLOAD NOW!

Book Synopsis Étude des effets de volume partiel en IRM cérébrale pour l'estimation d'épaisseur corticale by : Quentin Duché

Download or read book Étude des effets de volume partiel en IRM cérébrale pour l'estimation d'épaisseur corticale written by Quentin Duché and published by . This book was released on 2015 with total page 0 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: Les travaux réalisés dans cette thèse se situent à l'interface des domaines de l'acquisition en imagerie par résonance magnétique (IRM) et du traitement d'image pour l'analyse automatique des structures cérébrales. La mesure de modifications structurelles telles que l'atrophie corticale nécessite l'application d'algorithmes de traitement d'image. Ceux-ci doivent compenser les artefacts en IRM tels que l'inhomogénéité du signal ou les effets de volume partiel (VP) pour permettre la segmentation des tissus cérébraux puis l'estimation d'épaisseur corticale. Nous proposons une nouvelle modélisation de VP proche de la physique de l'acquisition baptisée modèle bi-exponentiel qui vient concurrencer le traditionnel modèle linéaire. Il nécessite l'utilisation de deux images de contrastes différents parfaitement recalées. Ce modèle a été validé sur des simulations et des fantômes physique et numérique dans un premier temps. Parallèlement, la récente séquence MP2RAGE permet d'acquérir deux images co-recalées par acquisition et leur combinaison aboutit à l'obtention d'une image insensible aux inhomogénéités du signal et d'une carte de T1 des tissus imagés. Nous avons testé notre modèle sur des données in vivo MP2RAGE et avons montré que l'application du modèle linéaire de VP conduit à une sous-estimation systématique de la substance grise à l'échelle du voxel. Ces erreurs se propagent à l'estimation d'épaisseur corticale, biomarqueur très sensible aux effets de VP. Nos résultats plaident en faveur de l'hypothèse suivante : la modélisation de VP pour les images MP2RAGE doit être différente de celle employée pour des images obtenues avec des séquences plus classiques. Le modèle bi-exponentiel est une solution adaptée à cette séquence particulière.

IMAGERIE PAR RESONANCE MAGNETIQUE DU CERVEAU

Author : PASCAL.. ALLAIN
Publisher :
ISBN 13 :
Total Pages : 202 pages
Book Rating : 4.:/5 (799 download)

DOWNLOAD NOW!

Book Synopsis IMAGERIE PAR RESONANCE MAGNETIQUE DU CERVEAU by : PASCAL.. ALLAIN

Download or read book IMAGERIE PAR RESONANCE MAGNETIQUE DU CERVEAU written by PASCAL.. ALLAIN and published by . This book was released on 1993 with total page 202 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: CETTE THESE PRESENTE UNE ANALYSE AUTOMATIQUE, D'UNE ACQUISITION VOLUMIQUE PAR IRM (IMAGERIE PAR RESONANCE MAGNETIQUE) DU CERVEAU, PERMETTANT D'IDENTIFIER UN SYSTEME PROPORTIONNEL DE BASE DE REPERAGE (PLAN INTERHEMISPHERIQUE, COMMISSURES ANTERIEURE ET POSTERIEURE) ET D'EFFECTUER UNE SEGMENTATION 3D (POUR ISOLER LES HEMISPHERES CEREBRAUX). LES INFORMATIONS ANATOMIQUES PROVENANT DES ATLAS DU PR. TALAIRACH (CERVEAU STANDARD, BASE DE NOYAUX GRIS CENTRAUX) SONT ALORS SUPERPOSES SUR LES DONNEES IRM. PAR AILLEURS, UNE METHODE DE MISE EN CORRESPONDANCE AVEC DES IMAGES ISSUES D'UNE MODALITE FONCTIONNELLE (TEP: TOMOGRAPHIE PAR EMISSION DE POSITONS) EST EGALEMENT PROPOSEE. DANS UNE PREMIERE PARTIE, NOUS DECRIVONS L'INSTRUMENTATION (IRM, TEP) ET LES DONNEES ANATOMIQUES SOUVENT UTILISES EN REFERENCE. LE DEUXIEME CHAPITRE PRESENTE DE NOMBREUX OUTILS EMPLOYES EN TRAITEMENT D'IMAGES POUR TRAITER LE PROBLEME DE LA SEGMENTATION TRIDIMENSIONNELLE DU CERVEAU. LE DERNIER CHAPITRE DECRIT LA STRATEGIE MISE EN UVRE POUR ABOUTIR A UN SYSTEME ROBUSTE ET PRECIS INSPIRE DE PLUSIEURS TECHNIQUES (MORPHOLOGIE MATHEMATIQUE, ANALYSE DE SCENE, RECONNAISSANCE DE FORME...) ET BASEE SUR L'UTILISATION DE NOMBREUSES CONNAISSANCES A PRIORI RELATIVES A L'ANATOMIE