Identifikasi Karakteristik Citra Berdasarkan pada Nilai Entropi dan Kontras

Abstract Determining the object boundaries in an image is a necessary process, to identify the boundaries of an object with other objects as well as to define an object in the image. The acquired image is not always in good condition, on the other hand there is a lot of noise and blur. Various edge detection methods have been developed by providing noise parameters to reduce noise, and adding a blur parameter but because these parameters apply to the entire image, but lossing some edges due to these parameters. This study aims to identify the characteristics of the image region, whether the region condition is noise, blurry or otherwise sharp (clear). The step is done by dividing the four regions from the image size, then calculating the entropy value and contrast value of each formed region. The test results show that changes in region size can produce different characteristics, this is indicated by entropy and contrast values ​​of each formed region. Thus it can be concluded that entropy and contrast can be used as a way to identify image characteristics, and dividing the image into regions provides more detailed image characteristics. &nbsp

Imagerie de diffusion en temps-réel (correction du bruit et inférence de la connectivité cérébrale)

La plupart des constructeurs de systèmes d'imagerie par résonance magnétique (IRM) proposent un large choix d'applications de post-traitement sur les données IRM reconstruites a posteriori, mais très peu de ces applications peuvent être exécutées en temps réel pendant l'examen. Mises à part certaines solutions dédiées à l'IRM fonctionnelle permettant des expériences relativement simples ainsi que d'autres solutions pour l'IRM interventionnelle produisant des scans anatomiques pendant un acte de chirurgie, aucun outil n'a été développé pour l'IRM pondérée en diffusion (IRMd). Cependant, comme les examens d'IRMd sont extrêmement sensibles à des perturbations du système hardware ou à des perturbations provoquées par le sujet et qui induisent des données corrompues, il peut être intéressant d'investiguer la possibilité de reconstruire les données d'IRMd directement lors de l'examen. Cette thèse est dédiée à ce projet innovant. La contribution majeure de cette thèse a consisté en des solutions de débruitage des données d'IRMd en temps réel. En effet, le signal pondéré en diffusion peut être corrompu par un niveau élevé de bruit qui n'est plus gaussien, mais ricien ou chi non centré. Après avoir réalisé un état de l'art détaillé de la littérature sur le bruit en IRM, nous avons étendu l'estimateur linéaire qui minimise l'erreur quadratique moyenne (LMMSE) et nous l'avons adapté à notre cadre de temps réel réalisé avec un filtre de Kalman. Nous avons comparé les performances de cette solution à celles d'un filtrage gaussien standard, difficile à implémenter car il nécessite une modification de la chaîne de reconstruction pour y être inséré immédiatement après la démodulation du signal acquis dans l'espace de Fourier. Nous avons aussi développé un filtre de Kalman parallèle qui permet d'appréhender toute distribution de bruit et nous avons montré que ses performances étaient comparables à celles de notre méthode précédente utilisant un filtre de Kalman non parallèle. Enfin, nous avons investigué la faisabilité de réaliser une tractographie en temps-réel pour déterminer la connectivité structurelle en direct, pendant l'examen. Nous espérons que ce panel de développements méthodologiques permettra d'améliorer et d'accélérer le diagnostic en cas d'urgence pour vérifier l'état des faisceaux de fibres de la substance blanche.Most magnetic resonance imaging (MRI) system manufacturers propose a huge set of software applications to post-process the reconstructed MRI data a posteriori, but few of them can run in real-time during the ongoing scan. To our knowledge, apart from solutions dedicated to functional MRI allowing relatively simple experiments or for interventional MRI to perform anatomical scans during surgery, no tool has been developed in the field of diffusion-weighted MRI (dMRI). However, because dMRI scans are extremely sensitive to lots of hardware or subject-based perturbations inducing corrupted data, it can be interesting to investigate the possibility of processing dMRI data directly during the ongoing scan and this thesis is dedicated to this challenging topic. The major contribution of this thesis aimed at providing solutions to denoise dMRI data in real-time. Indeed, the diffusion-weighted signal may be corrupted by a significant level of noise which is not Gaussian anymore, but Rician or noncentral chi. After making a detailed review of the literature, we extended the linear minimum mean square error (LMMSE) estimator and adapted it to our real-time framework with a Kalman filter. We compared its efficiency to the standard Gaussian filtering, difficult to implement, as it requires a modification of the reconstruction pipeline to insert the filter immediately after the demodulation of the acquired signal in the Fourier space. We also developed a parallel Kalman filter to deal with any noise distribution and we showed that its efficiency was quite comparable to the non parallel Kalman filter approach. Last, we addressed the feasibility of performing tractography in real-time in order to infer the structural connectivity online. We hope that this set of methodological developments will help improving and accelerating a diagnosis in case of emergency to check the integrity of white matter fiber bundles.PARIS11-SCD-Bib. électronique (914719901) / SudocSudocFranceF

Entropic Estimation of Noise for Medical Volume Restoration

International audienceThis paper presents an unsupervised approach for medical volume restoration. To cope with various scanning modalities and strongly corrupted data, an original information tool is introduced: the entropic deviation. To validate the robustness of this estimation, a non-linear restoration filter based on Markov random fields is proposed. No parameter tuning is required from the user thanks to the adaptive value of the entropy power Finally, the good quality of the filtered volumes are promising for any clustering application aiming at anatomical structures extraction in medical volume datasets

International Conference on Pattern Recognition, ICPR'02 Qu ebec City, August 11-15 2002 Entropic Estimation of Noise for Medical Volume Restoration

This paper presents an unsupervised approach for medical volume restoration. To cope with various scanning modalities and strongly corrupted data, an original information tool is introduced: the entropic deviation. To validate the robustness of this estimation, a non-linear restoration filter based on Markov random fields is proposed. No parameter tuning is required from the user thanks to the adaptive value of the entropy power. Finally, the good quality of the filtered volumes are promising for any clustering application aiming at anatomical structures extraction in medical volume datasets