Segmentation d'images cérébrales : État de l'art

Jérémy Lecoeur 1, * Christian Barillot 1
* Corresponding author
1 VisAGeS - Vision, Action et Gestion d'informations en Santé
INSERM - Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale : U746, Inria Rennes – Bretagne Atlantique , IRISA-D5 - SIGNAUX ET IMAGES NUMÉRIQUES, ROBOTIQUE
Résumé : La segmentation d'images est au coeur de nombreux problèmes en imagerie médicale puisque bien souvent elle constitue la première étape d'un véritable flux de traitements d'image. Selon la suite à donner à ces images, certaines méthodes se révélent plus probantes et le choix à effectuer n'est pas chose aisée. Nous nous proposons ici de dresser un état de l'art des différentes méthodes existantes pour la segmentation d'images cérébrales. Après un bref rappel de la définition d'une segmentation, nous exposons les différentes techniques existantes, classées selon leurs approches. Nous en avons retenu cinq que sont les approches basées contours, celles s'appuyant sur la notion de région, les approches structurelles, celles basées sur la forme et enfin celles utilisant des notions de graphes. Pour chacune de ces approches, nous avons ensuite expliqué et illustré leurs méthodes les plus remarquables. Cette revue ne se veut pas exhaustive et le classement de certaines méthodes pourraient être discuté puisqu'à la frontière entre plusieurs approches.
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Contributor : Jérémy Lecoeur <>
Submitted on : Monday, February 18, 2008 - 11:48:43 AM
Last modification on : Monday, April 15, 2019 - 6:08:15 PM
Long-term archiving on : Thursday, September 23, 2010 - 5:10:32 PM

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  • HAL Id : inria-00175188, version 3

Citation

Jérémy Lecoeur, Christian Barillot. Segmentation d'images cérébrales : État de l'art. [Rapport de recherche] RR-6306, INRIA. 2007, pp.46. ⟨inria-00175188v3⟩

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