Cooperative method and performance evaluation of encephalon segmentation in magnetic resonance imaging

Some complex applications in medical imaging need to combine results coming from different numerical operators referred as t o edges — and regions — operators . To improve success of segmentation, the idea proposed is to combine region and active contou r segmentations. This cooperative method takes advantage of both two approaches . In the first step, we use tools from mathematica l morphology and region growing algorithms for the region segmentation in order to get an automated initialization of the activ e contour model . In the second step, the physically based active model, considered as a set of masses linked by springs, is used i n order to refine the delineation of objects obtained by the first approach undergoing an elastic deformation . Segmentation results are illustrated on encephalon extraction on 3D MRI data sets . The parameters of the active contour model are evaluated an d discussed . Results are quantified using a phantom, by means of some global and local measure functions, and show the interes t of the active contour for a refined delineation of the brain .Certaines applications complexes en imagerie médicale combinent des résultats provenant de différents opérateurs numériques qui font référence à des méthodes type région et contour. Pour améliorer la qualité de la segmentation, l'idée proposée est de combiner la segmentation région et la segmentation contour. Cette méthode allie les avantages de ces deux approches prises séparément, pans un premier temps, on utilise des outils de morphologie mathématique et des algorithmes de croissance de régions en vue d'obtenir une initialisation automatique approximative pour l'approche contour. Dans un deuxième temps, le modèle physique du contour actif (contour déformable), qui assimile le contour à un certain nombre de masses ponctuelles reliées par des ressorts, permet d'affiner le résultat de l'approche région sous l'action d'une déformation élastique. Les résultats sont présentés pour l'extraction de l'encéphale sur des données IRM 3D. Les paramètres du modèle de contour actif sont évalués et discutés. Les résultats sont quantifiés par des fonctions de mesures globales et locales à travers un fantôme réaliste, et montrent l'amélioration apportée par le contour actif