Curvilinear structures segmentation in fluoroscopic images

Résumé : La fluoroscopie, qui permet de visualiser les mouvements des organes et des outils chirurgicaux à l'intérieur des patients, est très importante en chirurgie. Dans cet rapport, nous proposons une nouvelle approche bottom-up permettant de segmenter les structures linéaires dans les images fluoroscopiques. Le principal défi réside dans le niveau de bruit important de ces images, qui tient en échec les techniques de détection de lignes traditionnelles. Notre approche combine des techniques de Machine Learning (apprentissage) une méthode de clustering non supervisée et des techniques de programmation linéaire et d'optimisation discrète. Plus précisément : de nombreux détecteurs invariants par translation/rotation sont combinés pour détecter les pixels susceptibles d'appartenir aux structures curvilinéaires ; ces candidats sont regroupés en segments cohérents au moyen d'une technique de clustering non supervisée ; et les structures entières sont finalement obtenues en reliant les segments en se basant sur des critères comme l'Elastica, les liaisons optimales étant obtenues en résolvant un problème de programmation linéaire dans le cas de la première variante que nous proposons, et en résolvant un problème d'optimisation discrète pour une seconde variante. Des résultats très prometteurs ont été obtenus pour la segmentation des guides utilisés en angioplastie cardiaque.
Type de document :
Rapport
[Research Report] RR-7414, INRIA. 2010
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Contributeur : Nicolas Honnorat <>
Soumis le : dimanche 24 octobre 2010 - 07:00:20
Dernière modification le : jeudi 29 mars 2018 - 13:36:02
Document(s) archivé(s) le : mardi 25 janvier 2011 - 02:21:02

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Nicolas Honnorat, Régis Vaillant, Nikolaos Paragios. Curvilinear structures segmentation in fluoroscopic images. [Research Report] RR-7414, INRIA. 2010. 〈inria-00524911〉

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