Evaluation de méthodes de segmentation bayésiennes pour l'imagerie TEP en oncologie

Ce travail se concentre sur l'étude de méthodes de segmentation statistiques pour la détermination des volumes fonctionnels dans le cadre de l'imagerie TEP avec des applications en oncologie, en particulier la radiothérapie. Nous présentons ici une comparaison des performances de différentes approches (locale et globale, « dure » et « floue ») pour des images réelles d'acquisitions TEP du fantôme IEC. Les résultats obtenus sur images simulées sont ici confirmés: la méthode locale est la mieux adaptée, et fonctionne mieux que l'approche par chaînes de Markov cachées et la méthode de référence par seuillage