Analytic formulation for 3D diffusion tensor

This work deals with image processing based upon non-linear diffusion PDEs (Partial Differential Equations). Some analytic formulation will be introduced to obtain the 3D diffusion tensor, replacing Jacobi´s numerical methods by expressions based on invariants of the symmetric matrix. Later, CED (Coherence Enhancing Filtering) anisotropic filtering properties will be observed and will be combined with isotropic diffusion, providing a type of filtering that allows combining noise removal and local structure preservation. Last, some applications 3D grey-level will be presented

Simplificación Automática de las Imágenes a Partir de Expresiones Semi-Analíticas

Las etapas de simplificación de las imágenes, eliminación del ruido y realce de los bordes, son esenciales para las tareas posteriores de segmentación. Estas técnicas de procesado requieren, normalmente, de la sintonización de sus parámetros de control, situación incompatible con la segmentación automática. Esta ponencia trata de emplear un procesamiento, basado en difusión no lineal, capaz de auto sintonizarse mediante el uso de expresiones analíticas que relacionen los tiempos de difusión con el módulo del gradiente. Se exponen dos métodos numéricos y se presentan resultados experimentales en 1D, 2D y 3D

Solución Semi-analítica 1D para Funciones Uniparamétricas de Realce.

El proceso de realce resulta crucial en el análisis de imágenes. En esta contribución estudiamos el comportamiento numérico de filtros de difusión uniparamétricos que automaticen el estudio de estas imágenes. Para ello se propone la técnica de los tres píxeles que da lugar a una solución semianalítica del proceso de difusión no lineal con una función de difusión uniparamétric

Automatic Method to Segment the Liver on Multi-Phase MRI

The detection and characterization of hepatic lesions is fundamental in clinical practice, from the diagnosis stages to the evolution of the therapeutic response. Magnetic resonance is a usual practice in the localization and quantification of hepatic lesions [1]. Multi-phase automatic segmentation of the liver is illustrated in T1 weighted images. This task is necessary for detecting the lesions. The proposed liver segmentation is based on 3D anisotropic diffusion processing without any control parameter. Combinations of edge detection techniques, histogram analysis, morphological post-processing and evolution of an active contour have been applied to the liver segmentation. The active contour evolution is based on the minimization of variances in luminance between the liver and its closest neighborhood

Liver Segmentation for Hepatic Lesions Detection and Characterisation

The detection and characterisation of hepatic lesions is fundamental in clinical practice, from the diagnosis stages to the evolution of the therapeutic response. Hepatic magnetic resonance is a usual practice in the localization and quantification of lesions. Automatic segmentation of the liver is illustrated in T1 weighted images. This task is necessary for detecting the lesions. The proposed liver segmentation is based on 3D anisotropic diffusion processing without any control parameter. Combinations of edge detection techniques, histogram analysis, morphological post-processing and evolution of an active contour have been applied to the liver segmentation. The active contour evolution is based on the minimization of variances in luminance between the liver and its closest neighbourhood

Segmentación de Lesiones Hepáticas Adquiridas por Resonancia Magnética.

La detección y caracterización de lesiones hepáticas resulta fundamental en la práctica clínica, desde las etapas de diagnosis hasta la evolución de la respuesta terapéutica. La resonancia magnética hepática es una práctica habitual en la localización y cuantificación de las lesiones. Se presenta la segmentación automática de lesiones hepáticas en imágenes potenciadas en T1. La segmentación propuesta se basa en un procesado de difusión anisotrópica 3D adaptativo y carente de parámetros de control. A la imagen realzada se le aplica una combinación de técnicas de detección de bordes 3D, análisis del histograma, post procesado morfológico y evolución de un contorno activo 3D. Éste último fusiona información de apariencia y forma de la lesión