Segmentation par coupes de graphe avec a priori de forme Application à lIRM cardiaqueReportar como inadecuado




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1 LITIS - Laboratoire d-Informatique, de Traitement de l-Information et des Systèmes

Abstract : Segmenting the cardiac ventricles on MR Images is required for cardiac function assessment. This task is difficult, especially for the right ventricle RV, due to the fuzziness of the boundaries of the cavities, intensity irregularities and its complex and variable shape. This is probably one of the reasons why RV functional assessment has long been considered secondary compared to that of the left ventricle LV, leaving the problem of RV segmentation wide open. For this purpose, we proposed and developed two segmentation methods based on graphcuts GC, in which we have incorporated a shape prior. The first method, semi-automatic, is based on a statistical prior map build from a Principal Component Analysis, integrated in the GC. The second, automatic, enables multi-object segmentation from a probabilistic shape model based on the registration and the fusion of atlases. These methods have been evaluated on a large database of cardiac MRI, consisting of 48 patients. We have compared our methods with the state of the art methods for this application through the RV segmentation challenge MICCAI-12 we organized and have shown the effectiveness of our methods.

Résumé : Le contourage des ventricules cardiaques sur IRM est nécessaire à la détermination de la fonction contractile du cœur. Cette tâche est difficile, en particulier pour le ventricule droit VD, due au flou aux frontières des cavités, aux irrégularités des intensités et à sa forme complexe et variable. Peu de travaux ont cependant été réalisés afin de résoudre cette problématique de segmentation. Dans ce but, nous avons proposé et développé deux méthodes de segmentation basées sur la méthode des coupes de graphe GC, à laquelle nous avons incorporé des a priori de forme. La première méthode, semi-automatique, repose sur une carte d-a priori statistique créée à base d-Analyses en Composantes Principales et intégrée à la méthode des GC binaires. La seconde, automatique, permet la segmentation d-un ensemble d-objets par GC multi-labels à partir d-un modèle de forme probabiliste basé sur le recalage et la fusion d-atlas. Ces méthodes ont été évaluées sur une base importante d-IRM cardiaques, composée de 48 patients. Une comparaison aux méthodes de l-état de l-art pour cette application à travers le challenge de segmentation du VD MICCAI-12, que nous avons organisé, montre l-efficacité de nos méthodes.

en fr

Keywords : Image segmentation graph-cut shape prior MRI cardiac ventricles

Mots-clés : Segmentation d-images coupes de graphe a priori de forme IRM ventricules cardiaques





Autor: Damien Grosgeorge -

Fuente: https://hal.archives-ouvertes.fr/



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