FingerKey, un cryptosystème biométrique pour l'authentification

9 pagesNational audienceNous nous intéressons dans cet article à l'authentification des utilisateurs par le biais de leurs données biométriques (empreinte digitale, forme de la main, . . . ). Traditionnellement, l'authentification biométrique d'un utilisateur consiste à vérifier que sa donnée biométrique courante est suffisamment proche d'une donnée de référence. Malheureusement, la sécurité de ce schéma souffre du fait que les données biométriques sont des données personnelles non révocables. Lorsqu'une donnée biométrique est compromise, contrairement à un mot de passe, elle ne peut pas ˆetre changée. Nous pensons que le point faible des approches traditionnelles réside dans le stockage des données biométriques de référence. Si les données biométriques n'étaient pas stockées, elles seraient plus difficiles à voler. Il serait aussi plus difficile d'en compromettre un grand nombre simultanément. Pour pallier ce probl`eme, nous proposons un schéma d'authentification biométrique ne nécessitant pas la comparaison à une valeur biométriqu de référence. Notre méthode améliore la sécurité de l'authentification biométrique puisqu'elle ne nécessite pas de stockage

Segmentation of the Thalamus in Multi-Spectral MR Images Using a Combination of Atlas-Based and Gradient Graph Cut Methods

International audienceTwo popular segmentation methods used today are atlas based and graph cut based segmentation techniques. The atlas based method deforms a manually segmented image onto a target image, resulting in an automatic segmentation. The graph cut segmentation method utilizes the graph cut paradigm by treating image segmentation as a max-flow problem. A specialized form of this algorithm was developed by Lecoeur et al [1], called the spectral graph cut algorithm. The goal of this paper is to combine both of these methods, creating a more stable atlas based segmentation algorithm that is less sensitive to the initial manual segmentation. The registration algorithm is used to automate and initialize the spectral graph cut algorithm as well as add needed spatial information, while the spectral graph cut algorithm is used to increase the robustness of the atlas method. To calculate the sensitivity of the algorithms, the initial manual segmentation of the atlas was both dilated and eroded 2 mm and the segmentation results were calculated. Results show that the atlas based segmentation segments the thalamus well with an average Dice Similarity Coefficient (DSC) of 0.87. The spectral graph cut method shows similar results with an average DSC measure of 0.88, with no statistical difference between the two methods. The atlas based method's DSC value, however, was reduced to 0.76 and 0.67 when dilated and eroded respectively, while the combined method retained a DSC value of 0.81 and 0.74, with a statistical difference found between the two methods

Multidimensionnal Brain MRI segmentation using graph cuts

This thesis deals with the segmentation of multimodal brain MRIs by graph cuts method. First, we propose a method that utilizes three MRI modalities by merging them. The border information given by the spectral gradient is then challenged by a region information, given by the seeds selected by the user, using a graph cut algorithm. Then, we propose three enhancements of this method. The first consists in finding an optimal spectral space because the spectral gradient is based on natural images and then inadequate for multimodal medical images. This results in a learning based segmentation method. We then explore the automation of the graph cut method. Here, the various pieces of information usually given by the user are inferred from a robust expectation-maximization algorithm. We show the performance of these two enhanced versions on multiple sclerosis lesions. Finally, we integrate atlases for the automatic segmentation of deep brain structures. These three new techniques show the adaptability of our method to various problems. Our different segmentation methods are better than most of nowadays techniques, speaking of computation time or segmentation accuracy.Cette thèse traite de la segmentation d'IRM cérébrales multimodales par des méthodes de coupe de graphe. Dans un premier temps, nous proposons une méthode qui utilise trois modalités IRM en les fusionnant. L'information de frontière, donnée par le gradient spectral, est alors mis en balance avec une information de région, donnée par des graines sélectionnées par l'utilisateur, par un algorithme de coupe de graphe. Dans un second temps, nous proposons trois variantes de cette méthode. La première consiste à trouver un espace spectral optimal car le gradient spectral est basé sur les images naturelles donc inadapté aux images médicales multimodales. Cela donne naissance à une méthode de segmentation par apprentissage. Nous explorons ensuite l'automatisation de notre méthode. Ici, les informations d'ordinaire données par l'utilisateur sont déduites par un algorithme robuste d'espérance-maximisation. Nous montrons les performances de ces deux variantes sur la segmentation de lésions de sclérose en plaques. Enn, nous intégrons l'utilisation d'atlas pour la segmentation automatique de structures profondes du cerveau. Ces trois nouvelles techniques montrent l'adaptabilité de notre méthode à divers problèmes. Nos différentes méthodes de segmentation se montrent meilleures que la plupart de celles actuellement utilisés, aussi bien en terme de temps de calcul qu'en précision de segmentation

Segmentation d'images cérébrales : État de l'art

La segmentation d'images est au coeur de nombreux problèmes en imagerie médicale puisque bien souvent elle constitue la première étape d'un véritable flux de traitements d'image. Selon la suite à donner à ces images, certaines méthodes se révélent plus probantes et le choix à effectuer n'est pas chose aisée. Nous nous proposons ici de dresser un état de l'art des différentes méthodes existantes pour la segmentation d'images cérébrales. Après un bref rappel de la définition d'une segmentation, nous exposons les différentes techniques existantes, classées selon leurs approches. Nous en avons retenu cinq que sont les approches basées contours, celles s'appuyant sur la notion de région, les approches structurelles, celles basées sur la forme et enfin celles utilisant des notions de graphes. Pour chacune de ces approches, nous avons ensuite expliqué et illustré leurs méthodes les plus remarquables. Cette revue ne se veut pas exhaustive et le classement de certaines méthodes pourraient être discuté puisqu'à la frontière entre plusieurs approches

Segmentation d'IRM cérébrales multidimensionnelles par coupe de graphe

Cette thèse traite de la segmentation d'IRM cérébrales multimodales par des méthodes de coupe de graphe. Tout d'abord, nous proposons une méthode qui utilise conjointement trois modalités IRM. L'information de frontière, donnée par le gradient spectral, est mis en balance avec l'information de région, donnée par des graines sélectionnées par l'utilisateur. Ensuite, nous proposons trois variantes. La première consiste à trouver un espace spectral optimal car le gradient spectral est basé sur les images naturelles donc inadapté aux images médicales multimodales. Nous explorons ensuite l'automatisation de notre méthode. Ici, les informations de région sont déduites par un algorithme EM robuste. Enfin, nous intégrons l'utilisation d'atlas pour la segmentation automatique de structures profondes du cerveau. Nos différentes méthodes de segmentation se montrent meilleures que la plupart de celles actuellement utilisés, aussi bien en terme de temps de calcul qu'en précision de segmentation.This thesis deals with the segmentation of multimodal brain MRIs by graph cut methods. First, we propose a method that utilizes three MRI modalities by merging them. The border information given by the spectral gradient is then challenged by a region information, given by the seeds selected by the user. Then, we propose three enhancements of this method. The first consists in finding an optimal spectral space because the spectral gradient is based on natural images and then inadequate for multimodal medical images. We then explore the automation of the graph cut method. Here, the various pieces of information usually given by the user are inferred from a robust EM algorithm. Finally, we integrate atlases for the automatic segmentation of deep brain structures. These three new techniques show the adaptability of our method to various problems. Our different segmentation methods are better than most of nowadays techniques, speaking of computation time or segmentation accuracy.RENNES1-BU Sciences Philo (352382102) / SudocRENNES-INRIA Rennes Irisa (352382340) / SudocSudocFranceF

Segmentation d'images cérébrales : État de l'art

La segmentation d'images est au coeur de nombreux problèmes en imagerie médicale puisque bien souvent elle constitue la première étape d'un véritable flux de traitements d'image. Selon la suite à donner à ces images, certaines méthodes se révélent plus probantes et le choix à effectuer n'est pas chose aisée. Nous nous proposons ici de dresser un état de l'art des différentes méthodes existantes pour la segmentation d'images cérébrales. Après un bref rappel de la définition d'une segmentation, nous exposons les différentes techniques existantes, classées selon leurs approches. Nous en avons retenu cinq que sont les approches basées contours, celles s'appuyant sur la notion de région, les approches structurelles, celles basées sur la forme et enfin celles utilisant des notions de graphes. Pour chacune de ces approches, nous avons ensuite expliqué et illustré leurs méthodes les plus remarquables. Cette revue ne se veut pas exhaustive et le classement de certaines méthodes pourraient être discuté puisqu'à la frontière entre plusieurs approches

Biometric fuzzy extractors made practical: a proposal based on FingerCodes

International audienceRecent techniques based on error-correction enable the derivation of a secret key for the (varying) measured biometric data. Such techniques are opening the way towards broader uses of biometrics for security, beyond identification. In this paper, we propose a method based on fingerprints to associate, and further retrieve, a committed value which can be used as a secret for security applications. Unlike previous work, this method uses a stable and ordered representation of biometric data, which makes it of practical use

Optimized supervised segmentation of MS lesions from multispectral MRIs

International audienceWe present an optimized supervised segmentation method from multispectral MRIs. As MR images do not behave as natural images, using a spectral gradient based on a psycho-visual paradigm is sub-optimal. Therefore, we propose to create an optimized spectral gradient using multi-modalities MRIs. To that purpose, the algorithm learns the optimized parameters of the spectral gradient based on ground truth which are either phantoms or manual delineations of an expert. Using Dice Similarity Coefficient as a cost function for an optimization algorithm, we were able to compute an optimized gradient and to utilize it in order to segment MRIs with the same kind of modalities. Results show that the optimized gradient matrices perform significantly better segmentations and that the supervized learning of an optimized matrix is a good way to enhance the segmentation method

Segmentation multimodale optimale par coupe de graphe multispectral : applications aux lésions de sclérose en plaques en IRM

National audienceWe present an optimized supervised segmentation method from multimodal MRIs. As MR images do not behave as natural images, using a spectral gradient based on a psycho-visual paradigm is sub-optimal. Therefore, we propose to create an optimized colorimetric spectral gradient using multi-modalities MRIs. To that purpose, the algorithm learns the optimized parameters of the spectral gradient based on ground truth which are either phantoms or manual delineations of an expert. Using Dice Similarity Coefficient as a cost function for an optimization algorithm, we were able to compute an optimized gradient and to utilize it in order to segment MRIs with the same kind of modalities. Results show that the optimized gradient matrices perform significantly better segmentations and that the supervized learning of an optimized matrix is a good way to enhance the segmentation method