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Informations sur l'article
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Titre:
Modelisation floue des connaissances a priori pour la segmentation des structures internes du cerveau

Auteur(s):
Ruan Su, GREYC CNRS UMR 6072, ISMRA
Xue Jinghao, GREYC CNRS UMR 6072, ISMRA
Moretti Bruno, GREYC CNRS UMR 6072, ISMRA
Revenu Marinette, GREYC CNRS UMR 6072, ISMRA
Bloyet Daniel, GREYC CNRS UMR 6072, ISMRA

Résumé de l'article
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Nous proposons une méthode basée sur la connaissance a priori pour la segmentation et la reconnaissance des formes des structures internes du cerveau en IRM. Les connaissances sur les formes des structures et les distances entre elles, provenant de l'atlas de Talairach, sont modélisées par un champ flou en utilisant une analogie avec la distribution du potentiel d'électrostatique. Une sur-segmentation est d'abord effectuée sur le cerveau pour obtenir des régions homogènes. La reconnaissance des structures est ensuite obtenue par la classification des régions utilisant un algorithme génétique, suivie par un affinement au niveau du pixel. Les connaissances floues modélisées sont utilisées dans ces deux étapes. La performance de la méthode proposée est validée par référence aux résultats manuels en utilisant 4 indices de quantification.
Article
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Une version PDF de l'article est disponible ici

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