Analyzing 3D images of the brain

International audienceDuring the past 5 years, there has been a considerable effort of research in automating the analysis and fusion of multidimensional images, yielding important theoretical and practical new results. These results could now be useful to brain research. Along these lines, and focusing on 3D images of the brain obtained with CT, MRI, SPECT, and PET techniques, I will present a number of methods useful to produce quantitative measurements necessary for an objective analysis of 3D images of the brain. Such methods include segmentation, shape analysis, rigid and elastic registration, fusion of multimodal images, analysis of temporal sequences (4D data), modeling, and matching of digital atlases. A large number of references on these topics can be found in Ayache (1995a,b), and specific examples from our research group in Malandain et al. (1994), Subsol et al. (1995), and Thirion (1995). The following text describes the research tracks to be followed in order to optimize the future exploitation of 3D images of the brain in neuroscience

Ensembles de niveaux robustes au speckle et recalage B-spline: application à la segmentation et l'analyse du mouvement cardiaque par des images ultrasons

L'analyse du mouvement local des parois du cœur dans des images ultrasonores est souvent utilisée pour diagnostiquer certaines malformations cardiaques. Malheureusement, cette modalité produit des images caractérisées par un niveau élevé de speckle, rendant difficile la détection des cavités. La thèse présente une méthode d'estimation du mouvement des cavités dans des images 2D. Nous proposons un nouveau modèle de level sets pour segmenter l'image. Ce modèle s'appuie sur une fonction d'arrêt adaptée au speckle. Celle-ci se démarque des fonctions habituelles en remplaçant le gradient par le coefficient de variation, une statistique robuste aux bruits multiplicatifs. De plus, nous renforçant cette fonction par un classificateur perceptron multicouche rendant plus fiable la détection de contours. Les résultats obtenus montrent un apport significatif en précision. L'estimation du mouvement se fait par un processus de recalage adaptatif qui calcule une B-spline hiérarchique. Cette méthode prend en entrée les courbes produites par la segmentation et estime la déformation en appliquant successivement l'algorithme ICP, une optimisation aux moindres carrés, et un raffinage hiérarchique. L'expérimentation montre que ce modèle aboutit à une approximation précise des déformations 2D des parois du cœu

Improving Registration of 3-D Medical Images Using a Mechanical Based Method

International audienceno abstrac

Improving Registration of 3-D Medical Images Using a Mechanical Based Method

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