Segmentation des tumeurs cérébrales de bas grade par une approche bayésienne : délinéation manuelle versus automatique

Senan Doyle 1 Benjamin Lemasson 2 Flor Vasseur 1 Pierre Bourdillion 3 François Ducray 3, 4 Jérôme Honnorat 4 Laurent Guilloton 5 Jacques Guyotat 3 Chantal Remy 2 Florence Forbes 1 François Cotton 6 Emmanuel Barbier 2 Michel Dojat 2
1 MISTIS - Modelling and Inference of Complex and Structured Stochastic Systems
Inria Grenoble - Rhône-Alpes, LJK - Laboratoire Jean Kuntzmann, INPG - Institut National Polytechnique de Grenoble
2 Equipe 5 : NeuroImagerie Fonctionnelle et Perfusion Cérébrale
UJF - Université Joseph Fourier - Grenoble 1, CEA - Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives, INSERM - Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale : U836, [GIN] Grenoble Institut des Neurosciences
6 RMN et optique : De la mesure au biomarqueur
CREATIS - Centre de Recherche en Acquisition et Traitement de l'Image pour la Santé
Document type :
Conference papers
Complete list of metadatas

https://hal.inria.fr/hal-01107520
Contributor : Florence Forbes <>
Submitted on : Tuesday, January 20, 2015 - 7:40:07 PM
Last modification on : Tuesday, June 25, 2019 - 1:26:22 AM

Identifiers

  • HAL Id : hal-01107520, version 1

Citation

Senan Doyle, Benjamin Lemasson, Flor Vasseur, Pierre Bourdillion, François Ducray, et al.. Segmentation des tumeurs cérébrales de bas grade par une approche bayésienne : délinéation manuelle versus automatique. 2ème congrès de la SFRMBM (Société Française de Résonance Magnétique en Biologie et Médecine), Mar 2015, Grenoble, France. ⟨hal-01107520⟩

Share

Metrics

Record views

487