Approche hiérarchique pour la segmentation du cervelet en IRM chez le nouveau-né : une étude expérimentale
| Autor: | Cettour-Janet, Pierre, Meunier, Hélène |
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| Přispěvatelé: | Centre de Recherche en Sciences et Technologies de l'Information et de la Communication - EA 3804 (CRESTIC), Université de Reims Champagne-Ardenne (URCA), Département Ecologie, Physiologie et Ethologie (DEPE-IPHC), Institut Pluridisciplinaire Hubert Curien (IPHC), Université Louis Pasteur - Strasbourg I-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Louis Pasteur - Strasbourg I-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), ANR-15-CE23-0009,MAIA,Analyse multiphysiques fondée sur l'imagerie pour la compréhension du développement cérébral des prématurés(2015), Cettour-Janet, Pierre, Analyse multiphysiques fondée sur l'imagerie pour la compréhension du développement cérébral des prématurés - - MAIA2015 - ANR-15-CE23-0009 - AAPG2015 - VALID |
| Jazyk: | francouzština |
| Rok vydání: | 2019 |
| Předmět: |
cerebellum
3D segmentation nouveau-né prématuré [INFO.INFO-TS] Computer Science [cs]/Signal and Image Processing [INFO.INFO-IM] Computer Science [cs]/Medical Imaging premature neonates segmentation 3D texture fea- tures [INFO.INFO-TS]Computer Science [cs]/Signal and Image Processing cervelet arbre binaire de partitions binary partition tree [INFO.INFO-IM]Computer Science [cs]/Medical Imaging texture MRI IRM |
| Zdroj: | ORASIS ORASIS, 2019, Saint-Dié-des-Vosges, France |
| Popis: | Morphometric analysis of brain structures is of high interest for premature neonates, in particular for defining predictive neurodevelopment biomarkers. This requires beforehand, the correct segmentation of structures of interest from MR images. Such segmentation is however complex, due to the resolution and properties of data. In this context, we investigate the potential of hierarchical image models, and more precisely the binary partition tree, as a way of developing efficient, interactive and user-friendly 3D segmentation methods. In particular, we experiment the relevance of texture features for defining the hierarchy of partittions constituting the final segmentation space. This is one of the first uses of binary partition trees for 3D segmentation of medical images. Experiments are carried out on 19 MR images for cerebellum segmentation purpose. L'analyse morphométrique des structures cérébrales chez le prématuré est un sujet de plus en plus étu-dié dans le milieu médical afin de définir des biomar-queurs de neurodéveloppement. Cela nécessite dans un premier temps une segmentation de bonne qualité des structures d'intérêt à partir d'IRM cérébrales. Ce type de segmentation est complexe à réaliser en raison de la résolution et des propriétés des IRM. Dans ce contexte, nous étudions le potentiel des modèles hiérarchiques et plus précisément l'arbre binaire de partitions, comme outil de segmentation 3D interactive et d'utilisation aisée. En particulier, nous étudions l'intérêt des textures pour définir la structure hiérarchique fournissant la segmentation finale. Ce travail constitue l'une des premières utilisations des arbres binaires de partitions pour la segmentation 3D d'images médicales. Les ex-périences sont réalisées sur 19 images IRM pour la segmentation du cervelet. |
| Databáze: | OpenAIRE |
| Externí odkaz: |
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