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
3 HCL - Hospices Civils de Lyon / Centre hospitalier Lyon Sud
4 Centre de recherche en neurosciences de Lyon
5 Hôpital d'Instruction des Armées Desgenettes
6 CREATIS - Centre de recherche en applications et traitement de l'image pour la santé
Type de document :
Communication dans un congrès
2ème congrès de la SFRMBM (Société Française de Résonance Magnétique en Biologie et Médecine), Mar 2015, Grenoble, France
Liste complète des métadonnées
https://hal.inria.fr/hal-01107520
Contributeur : Florence Forbes <>
Soumis le : mardi 20 janvier 2015 - 19:40:07
Dernière modification le : mardi 13 décembre 2016 - 15:42:41

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  • HAL Id : hal-01107520, version 1

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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>

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