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Conference papers

Segmentation Markovienne distribuée et coopérative des tissus et des structures présents dans des IRM cérébrales

Résumé : La segmentation précise des tissus et des structures présents dans des IRM anatomique est indispensable à de nombreuses applications. Les approches les plus performantes reposent sur une modélisation markovienne de corrélation spatiale entre voxels et nécessitent donc l'estimation des paramètres du modèle sous-jacent (modèle de Potts). Des raffinements dans les algorithmes d'estimation n'étant pas suffisant pour la segmentation des structures, nous proposons d'introduire des connaissances anatomiques a priori exprimées par des relations spatiales imprécises entre structures. L'information acquise par la segmentation des structures est intégrée à son tour dans le processus markovien de segmentation des tissus, permettant aux différents processus de segmentation de s'enrichir mutuellement. Nous nous plaçons dans un environnement multi-agents où des entités autonomes distribuées dans l'image coopèrent à la mise en place de modèles markoviens locaux. Nous montrons alors sur des images fantômes et des images réelles acquises à 3 Tesla l'intérêt d'une modélisation markovienne distribuée et coopérative intégrant des connaissances anatomiques pour la segmentation des IRM.
Document type :
Conference papers
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https://hal.inria.fr/hal-00954054
Contributor : Marie-Christine Fauvet <>
Submitted on : Friday, February 28, 2014 - 4:11:34 PM
Last modification on : Monday, July 20, 2020 - 9:19:00 AM

Identifiers

  • HAL Id : hal-00954054, version 1

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Citation

Benoit Scherrer, Michel Dojat, Florence Forbes, Catherine Garbay. Segmentation Markovienne distribuée et coopérative des tissus et des structures présents dans des IRM cérébrales. RFIA - 15ème Congres Reconnaissance des Formes et Intelligence Artificielle, RFIA 2006, 2006, Tours, France. pp.1-10. ⟨hal-00954054⟩

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