Segmentation interactive multiclasse d'images par classification de superpixels et optimisation dans un graphe de facteurs

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Total Pages : 157 pages
Book Rating : 4.:/5 (17 download)

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Book Synopsis Segmentation interactive multiclasse d'images par classification de superpixels et optimisation dans un graphe de facteurs by : Bérangère Mathieu

Download or read book Segmentation interactive multiclasse d'images par classification de superpixels et optimisation dans un graphe de facteurs written by Bérangère Mathieu and published by . This book was released on 2017 with total page 157 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: La segmentation est l'un des principaux thèmes du domaine de l'analyse d'images. Segmenter une image consiste à trouver une partition constituée de régions, c'est-à-dire d'ensembles de pixels connexes homogènes selon un critère choisi. L'objectif de la segmentation consiste à obtenir des régions correspondant aux objets ou aux parties des objets qui sont présents dans l'image et dont la nature dépend de l'application visée. Même s'il peut être très fastidieux, un tel découpage de l'image peut être facilement obtenu par un être humain. Il n'en est pas de même quand il s'agit de créer un programme informatique dont l'objectif est de segmenter les images de manière entièrement automatique. La segmentation interactive est une approche semi-automatique où l'utilisateur guide la segmentation d'une image en donnant des indications. Les méthodes qui s'inscrivent dans cette approche se divisent en deux catégories en fonction de ce qui est recherché : les contours ou les régions. Les méthodes qui recherchent des contours permettent d'extraire un unique objet correspondant à une région sans trou. L'utilisateur vient guider la méthode en lui indiquant quelques points sur le contour de l'objet. L'algorithme se charge de relier chacun des points par une courbe qui respecte les caractéristiques de l'image (les pixels de part et d'autre de la courbe sont aussi dissemblables que possible), les indications données par l'utilisateur (la courbe passe par chacun des points désignés) et quelques propriétés intrinsèques (les courbes régulières sont favorisées). Les méthodes qui recherchent les régions groupent les pixels de l'image en des ensembles, de manière à maximiser la similarité en leur sein et la dissemblance entre les différents ensembles. Chaque ensemble correspond à une ou plusieurs composantes connexes et peut contenir des trous. L'utilisateur guide la méthode en traçant des traits de couleur qui désignent quelques pixels appartenant à chacun des ensembles. Si la majorité des méthodes ont été conçues pour extraire un objet principal du fond, les travaux menés durant la dernière décennie ont permis de proposer des méthodes dites multiclasses, capables de produire une partition de l'image en un nombre arbitraire d'ensembles. La contribution principale de ce travail de recherche est la conception d'une nouvelle méthode de segmentation interactive multiclasse par recherche des régions. Elle repose sur la modélisation du problème comme la minimisation d'une fonction de coût pouvant être représentée par un graphe de facteurs. Elle intègre une méthode de classification par apprentissage supervisé assurant l'adéquation entre la segmentation produite et les indications données par l'utilisateur, l'utilisation d'un nouveau terme de régularisation et la réalisation d'un prétraitement consistant à regrouper les pixels en petites régions cohérentes : les superpixels. L'utilisation d'une méthode de sur-segmentation produisant des superpixels est une étape clé de la méthode que nous proposons : elle réduit considérablement la complexité algorithmique et permet de traiter des images contenant plusieurs millions de pixels, tout en garantissant un temps interactif. La seconde contribution de ce travail est une évaluation des algorithmes permettant de grouper les pixels en superpixels, à partir d'un nouvel ensemble de données de référence que nous mettons à disposition et dont la particularité est de contenir des images de tailles différentes : de quelques milliers à plusieurs millions de pixels. Cette étude nous a également permis de concevoir et d'évaluer une nouvelle méthode de production de superpixels.

Medical Imaging Based on Magnetic Fields and Ultrasounds

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Author :
Publisher : John Wiley & Sons
ISBN 13 : 1118761189
Total Pages : 261 pages
Book Rating : 4.1/5 (187 download)

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Book Synopsis Medical Imaging Based on Magnetic Fields and Ultrasounds by : Hervé Fanet

Download or read book Medical Imaging Based on Magnetic Fields and Ultrasounds written by Hervé Fanet and published by John Wiley & Sons. This book was released on 2014-03-06 with total page 261 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: This book describes the different principles and equipment used in medical imaging. The importance of medical imaging for diagnostics is rapidly increasing. A good working knowledge of all the different possible physical principles involved in medical imaging is now imperative. This book covers many of these principles including matter photon interactions, the principles of detectors, detectors and information processing for radiology, X-ray tomography, positron tomography, single photon tomography and optical tomography.

Digital Health Approach for Predictive, Preventive, Personalised and Participatory Medicine

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Author :
Publisher : Springer
ISBN 13 : 9783030117993
Total Pages : 0 pages
Book Rating : 4.1/5 (179 download)

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Book Synopsis Digital Health Approach for Predictive, Preventive, Personalised and Participatory Medicine by : Lotfi Chaari

Download or read book Digital Health Approach for Predictive, Preventive, Personalised and Participatory Medicine written by Lotfi Chaari and published by Springer. This book was released on 2019-07-11 with total page 0 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: This collection, entitled Digital Health for Predictive, Preventive, Personalized and Participatory Medicine contains the proceedings of the first International conference on digital healthtechnologies (ICDHT 2018). Ten recent contributions in the fields of Artificial Intelligence (AI) and machine learning, Internet of Things (IoT) and data analysis, all applied to digital health. This collection enables researchers to learn about recent advances in the above mentioned fields. It brings a technological viewpoint of P4 medicine. Readers will discover how advanced Information Technology (IT) tools can be used for healthcare. For instance, the use of connected objects to monitor physiological parameters is discussed. Moreover, even if compressed sensing is nowadays a common acquisition technique, its use for IoT is presented in this collection through one of the pioneer works in the field. In addition, the use of AI for epileptic seizure detection is also discussed as being one of the major concerns of predictive medicine both in industrialized and low-income countries. This work is edited by Prof. Lotfi Chaari, professor at the University of Sfax, and previously at the University of Toulouse. This work comes after more than ten years of expertise in the biomedical signal and image processing field.