METHODE AUTOMATIQUE POUR L’AMELIORATION DU TEMPS D’ACQUISITION DES IMAGES MEDICALES IRM (IMAGERIE PAR RESONANCE MAGNETIQUE)

Nous présentons dans cet article, l’amélioration du temps d’acquisition des images médicales IRM où la technique d’IRM n’utilisait ni les rayons X, ni les ultrasons, mais faisait plutôt appel aux champs magnétiques en exploitant des propriétés physiques de la matière au niveau sub-atomique, en particulier de l’eau qui constitue environ les trois quarts de la masse du corps humain. L’IRM, en plus, permet aussi d’obtenir non seulement des coupes axiales du cerveau comme le CT scan, mais aussi des coupes sagittales et coronales. Le temps d’acquisition est fonction du rapport signal sur bruit S/B qui est lui-même dépendant du temps d’écho TE et du temps de répétition TR : S/B= f(TE,TR). La contribution du TR est prépondérante par qualité de l’image RMN. Il s’agit de trouver au compromis entre une bonne résolution, une qualité de l’image satisfaisante et un temps d’acquisition le plus court possible. Notre but est de trouver une solution a ce problème en améliorant la segmentation de l’image, la détection d’anomalies naissantes en agissant sur TR (en réduisant les répétitionsgrâce à une bonne classification de l’image par une méthode statistique (classification automatique non supervisée par nuées dynamiques) ; Ceci dans le but d’utiliser le diagnostique assisté par ordinateurs de lésions dégénératives du cerveau au stade primaire

DISPLAY THE DISEASE PLACE FOR NON LINEAR MODEL WITH “ ANOVA” TECHNIQUE

ABSTRACTIn this paper, we transform a nonlinear model to a linear one by using numerical analysis with ‘‘Runger-Kutta4(RK4)’’. Whichis a mathematical technique to approximate solution of ordinary differential equations; this method is most popular where thestep size H is working to increase the lighting of the image compared with the original picture. The new data (normal &pathological images) obtained from this method is used in the statistical study of simple regression and “ANOVA” techniqueto detect the tumor of MRI images. After that, we study the linear regression and “ANOVA” technique by using ANOVAstatistical test (equation of ANOVA: fcal) and compare it with ANOVA table(ftab) for probability p-value =0.01 (here forarea 200x200, ftab=1) and see all pixels inferior to‘’1’’ that means the hypothesis ho is accepted. All these detail is to extractthe place of the lesion on MRI ,(which contain matrix data of normal image and pathological ones), the extract the acceptedho pixels directly on the pathological image. The simulation program applied here is Matlab.KEYWORDS: Runge kutta ,linear regression, Anova