Multicriteria 3D PET image segmentation

Autor: Eloïse Grossiord, Francisco Javier Alvarez Padilla, Camille Kurtz, Laurent Najman, Romain Guillemot, Barbara Romaniuk, Benoît Naegel, Dimitri Papathanassiou, Nicolas Passat, Hugues Talbot
Přispěvatelé: Centre de Recherche en Sciences et Technologies de l'Information et de la Communication - EA 3804 (CRESTIC), Université de Reims Champagne-Ardenne (URCA), Laboratoire des sciences de l'ingénieur, de l'informatique et de l'imagerie (ICube), Institut National des Sciences Appliquées - Strasbourg (INSA Strasbourg), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Strasbourg (UNISTRA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École Nationale du Génie de l'Eau et de l'Environnement de Strasbourg (ENGEES)-Réseau nanophotonique et optique, Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Strasbourg (UNISTRA)-Université de Haute-Alsace (UHA) Mulhouse - Colmar (Université de Haute-Alsace (UHA))-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Strasbourg (UNISTRA)-Université de Haute-Alsace (UHA) Mulhouse - Colmar (Université de Haute-Alsace (UHA))-Matériaux et nanosciences d'Alsace (FMNGE), Institut de Chimie du CNRS (INC)-Université de Strasbourg (UNISTRA)-Université de Haute-Alsace (UHA) Mulhouse - Colmar (Université de Haute-Alsace (UHA))-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de Chimie du CNRS (INC)-Université de Strasbourg (UNISTRA)-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Laboratoire d'Informatique Gaspard-Monge (LIGM), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Fédération de Recherche Bézout-ESIEE Paris-École des Ponts ParisTech (ENPC)-Université Paris-Est Marne-la-Vallée (UPEM), Keosys, Laboratoire d'Informatique Paris Descartes (LIPADE - EA 2517), Université Paris Descartes - Paris 5 (UPD5), Institut Jean Godinot [Reims], UNICANCER, École Nationale du Génie de l'Eau et de l'Environnement de Strasbourg (ENGEES)-Université de Strasbourg (UNISTRA)-Institut National des Sciences Appliquées - Strasbourg (INSA Strasbourg), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Les Hôpitaux Universitaires de Strasbourg (HUS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Matériaux et Nanosciences Grand-Est (MNGE), Université de Strasbourg (UNISTRA)-Université de Haute-Alsace (UHA) Mulhouse - Colmar (Université de Haute-Alsace (UHA))-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM)-Institut de Chimie du CNRS (INC)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Strasbourg (UNISTRA)-Université de Haute-Alsace (UHA) Mulhouse - Colmar (Université de Haute-Alsace (UHA))-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM)-Institut de Chimie du CNRS (INC)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Réseau nanophotonique et optique, Université de Strasbourg (UNISTRA)-Université de Haute-Alsace (UHA) Mulhouse - Colmar (Université de Haute-Alsace (UHA))-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Strasbourg (UNISTRA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Université Paris-Est Marne-la-Vallée (UPEM)-École des Ponts ParisTech (ENPC)-ESIEE Paris-Fédération de Recherche Bézout-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Najman, Laurent, Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Matériaux et nanosciences d'Alsace (FMNGE)
Jazyk: angličtina
Rok vydání: 2015
Předmět:
Computer science
hierarchical segmentation
[INFO.INFO-IM] Computer Science [cs]/Medical Imaging
ComputingMethodologies_IMAGEPROCESSINGANDCOMPUTERVISION
Scale-space segmentation
Image processing
02 engineering and technology
030218 nuclear medicine & medical imaging
03 medical and health sciences
0302 clinical medicine
0202 electrical engineering
electronic engineering
information engineering
[INFO.INFO-IM]Computer Science [cs]/Medical Imaging
Computer vision
Segmentation
Relevance (information retrieval)
knowledge-based system
example-based learning
business.industry
Segmentation-based object categorization
Pattern recognition
Image segmentation
Real image
[INFO.INFO-TI] Computer Science [cs]/Image Processing [eess.IV]
[INFO.INFO-TI]Computer Science [cs]/Image Processing [eess.IV]
020201 artificial intelligence & image processing
Artificial intelligence
business
Positron Emission Tomography
Zdroj: Image Processing Theory, Tools and Applications (IPTA)
Image Processing Theory, Tools and Applications (IPTA), 2015, Orléans, France. pp.346-351, ⟨10.1109/IPTA.2015.7367162⟩
IPTA
DOI: 10.1109/IPTA.2015.7367162⟩
Popis: International audience; The analysis of images acquired with Positron Emission Tomography (PET) is challenging. In particular, there is no consensus on the best criterion to quantify the metabolic activity for lesion detection and segmentation purposes. Based on this consideration, we propose a versatile knowledge-based segmen-tation methodology for 3D PET imaging. In contrast to previous methods, an arbitrary number of quantitative criteria can be involved and the experts behaviour learned and reproduced in order to guide the segmentation process. The classification part of the scheme relies on example-based learning strategies, allowing interactive example definition and more generally incremental refinement. The image processing part relies on hierarchical segmentation, allowing vectorial attribute handling. Preliminary results on synthetic and real images confirm the relevance of this methodology, both as a segmentation approach and as an experimental framework for criteria evaluation.
Databáze: OpenAIRE
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