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inria-00358691, version 2

Manifold-driven Grouping of Skeletal Muscle Fibers

Radhouene Neji (Auteur à contacter de préférence) 123, Jean-Francois Deux 4, Ahmed Besbes 23, Nikos Komodakis 5, Georg Langs 6, Mezri Maatouk 4, Alain Rahmouni 4, Guillaume Bassez 478, Gilles Fleury 1, Nikolaos Paragios 23

N° RR-6825 (2009)

Résumé : In this report, we present a manifold clustering method for the classification of fibers obtained from diffusion tensor images (DTI) of the human skeletal muscle. To this end, we propose the use of angular Hilbertian metrics between multivariate normal distributions to define a family of distances between tensors that we generalize to fibers. The obtained metrics between fiber tracts encompasses both diffusion and localization information. As far as clustering is concerned, we use two methods. The first approach is based on diffusion maps and k-means clustering in the spectral embedding space. The second approach uses a linear programming formulation of prototype-based clustering. This formulation allows for classification over manifolds without the necessity to embed the data in low dimensional spaces and determines automatically the number of clusters. The experimental validation of the proposed framework is done using a manually annotated significant dataset of DTI of the calf muscle for healthy and diseased subjects.

  • 1 :  Supélec Sciences des Systèmes - EA4454 (E3S)
  • SUPELEC
  • 2 :  Mathématiques Appliquées aux Systèmes - EA 4037 (MAS)
  • Ecole Centrale Paris
  • 3 :  GALEN (INRIA Saclay - Ile de France)
  • INRIA – Ecole Centrale Paris
  • 4 :  Hôpital Henri Mondor
  • Assistance publique - Hôpitaux de Paris (AP-HP) – Hôpital Henri Mondor – Université Paris-Est Créteil Val-de-Marne (UPEC)
  • 5 :  Computer Science Department (CSD-UOC)
  • Institute of Computer Science – University of Crete
  • 6 :  Computational Image Analysis and Radiology (CIR lab)
  • Medical University of Vienna
  • 7 :  Institut Mondor de recherche biomédicale (IMRB)
  • INSERM : U841 – Université Paris-Est Créteil Val-de-Marne (UPEC)
  • 8 :  Service d'anatomie et cytologie pathologiques [Mondor]
  • Assistance publique - Hôpitaux de Paris (AP-HP) – Hôpital Henri Mondor – Université Paris-Est Créteil Val-de-Marne (UPEC)
  • Domaine : Sciences du Vivant/Ingénierie biomédicale
  • Mots-clés : DTI – Diffusion tensor – Fiber – Hilbertian Metrics – Linear Programming – Diffusion Maps – Clustering – Human Skeletal Muscle
  • Référence interne : RR-6825
  • Versions disponibles :  v1 (16-02-2009) v2 (02-04-2009)
 
  • inria-00358691, version 2
  • oai:hal.inria.fr:inria-00358691
  • Contributeur : 
  • Soumis le : Jeudi 19 Février 2009, 18:00:01
  • Dernière modification le : Jeudi 2 Avril 2009, 11:00:00