A new label fusion method using graph cuts: application to hippocampus segmentation

The aim of this paper is to develop a probabilistic modeling framework for the segmentation of structures of interest from a collection of atlases. Given a subset of registered atlases into the target image for a particular Region of Interest (ROI), a statistical model of appearance and shape is computed for fusing the labels. Segmentations are obtained by minimizing an energy function associated with the proposed model, using a graph-cut technique. We test different label fusion methods on publicly available MR images of human brains

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

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

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

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

Estudio y desarrollo de un preproceso basado en la difusión no lineal para la segmentación en imágenes

En esta Tesis Doctoral se aborda la utilización de filtros de difusión no lineal para obtener imágenes constantes a trozos como paso previo al proceso de segmentación. En una primera parte se propone un formulación intrínseca para la ecuación de difusión no lineal que proporcione las condiciones de diseño necesarias sobre los filtros de difusión. A partir del marco teórico propuesto, se proporciona una nueva familia de difusividades; éstas son obtenidas a partir de técnicas de difusión no lineal relacionadas con los procesos de difusión regresivos. El objetivo es descomponer la imagen en regiones cerradas que sean homogéneas en sus niveles de grises sin contornos difusos. Asimismo, se prueba que la función de difusividad propuesta satisface las condiciones de un correcto planteamiento semi-discreto. Esto muestra que mediante el esquema semi-implícito habitualmente utilizado, realmente se hace un proceso de difusión no lineal directa, en lugar de difusión inversa, conectando con proceso de preservación de bordes. Bajo estas condiciones establecidas, se plantea un criterio de parada para el proceso de difusión, para obtener imágenes constantes a trozos con un bajo coste computacional. Una vez aplicado todo el proceso al caso unidimensional, se extienden los resultados teóricos, al caso de imágenes en 2D y 3D. Para el caso en 3D, se detalla el esquema numérico para el problema evolutivo no lineal, con condiciones de contorno Neumann homogéneas. Finalmente, se prueba el filtro propuesto para imágenes reales en 2D y 3D y se ilustran los resultados de la difusividad propuesta como método para obtener imágenes constantes a trozos. En el caso de imágenes 3D, se aborda la problemática del proceso previo a la segmentación del hígado, mediante imágenes reales provenientes de Tomografías Axiales Computarizadas (TAC). En ese caso, se obtienen resultados sobre la estimación de los parámetros de la función de difusividad propuesta. This Ph.D. Thesis deals with the case of using nonlinear diffusion filters to obtain piecewise constant images as a previous process for segmentation techniques. I have first shown an intrinsic formulation for the nonlinear diffusion equation to provide some design conditions on the diffusion filters. According to this theoretical framework, I have proposed a new family of diffusivities; they are obtained from nonlinear diffusion techniques and are related with backward diffusion. Their goal is to split the image in closed contours with a homogenized grey intensity inside and with no blurred edges. It has also proved that the proposed filters satisfy the well-posedness semi-discrete and full discrete scale-space requirements. This shows that by using semi-implicit schemes, a forward nonlinear diffusion equation is solved, instead of a backward nonlinear diffusion equation, connecting with an edgepreserving process. Under the conditions established for the diffusivity and using a stopping criterion I for the diffusion time, I have obtained piecewise constant images with a low computational effort. The whole process in the one-dimensional case is extended to the case where 2D and 3D theoretical results are applied to real images. For 3D, develops in detail the numerical scheme for nonlinear evolutionary problem with homogeneous Neumann boundary conditions. Finally, I have tested the proposed filter with real images for 2D and 3D and I have illustrated the effects of the proposed diffusivity function as a method to get piecewise constant images. For 3D I have developed a preprocess for liver segmentation with real images from CT (Computerized Tomography). In this case, I have obtained results on the estimation of the parameters of the given diffusivity function