Processus de diffusion anisotrope robuste appliqué à la segmentation d'un volume IRM - Archive ouverte HAL Accéder directement au contenu
Communication Dans Un Congrès Taima11 : 7e édition des ateliers de travail sur le traitement et l'analyse de l'information Année : 2011

Processus de diffusion anisotrope robuste appliqué à la segmentation d'un volume IRM

Résumé

Dans ce travail, nous proposons un processus de segmentation d'images basé sur une équation de diffusion anisotrope en utilisant des statistiques robustes. Nous montrons que le filtrage des données, couplé à la préservation des contours, aide à la segmentation du membre supérieur (l'épaule) dans une base de données IRM. Ainsi le principe de fonctionnement de l'équation de la diffusion anisotrope est contrôlé à l'aide d'une fonction d'arrêt automatique appelée Tukey's biweight qui dépend des valeurs des gradients des pixels. Ces valeurs sont réparties en deux classes : élevées pour les pixels correspondant aux contours ou au bruit, faibles sinon. Ce processus dépend aussi d'un paramètre gradient seuil permettant de séparer ces deux populations de gradients. Pour ce faire, une méthode d'estimation robuste locale est proposée permettant de mieux éliminer le bruit dans l'image tout en gardant intacts les contours. La capacité du modèle à éliminer le bruit est quantifiée par un critère d'entropie sur des données synthétiques ayant différents niveaux de bruit. On termine par une évaluation qualitative de la conservation des contours sur un volume IRM de l'articulation de l'épaule.
Fichier non déposé

Dates et versions

hal-00725551 , version 1 (27-08-2012)

Identifiants

  • HAL Id : hal-00725551 , version 1

Citer

Refka Ragoubi Hor, Valérie Burdin, Taha Jerbi, Olivier Rémy-Néris. Processus de diffusion anisotrope robuste appliqué à la segmentation d'un volume IRM. Taima11 : 7e édition des ateliers de travail sur le traitement et l'analyse de l'information, Oct 2011, Hammamet, Tunisie. pp.248-253. ⟨hal-00725551⟩
58 Consultations
0 Téléchargements

Partager

Gmail Facebook X LinkedIn More