Filtrage anisotrope robuste et segmentation par B-spline snake : application aux images échographiques

Le contexte de ce travail est le traitement d'images échographiques. Plus précisément, on s'est intéressé au filtrage et à la segmentation automatique d'images dégradées par du speckle. La première partie concerne les travaux effectués sur le filtrage du speckle. Ils ont abouti à la conception d'une méthode de diffusion anisotrope robuste, nommée -diffusion. Elle se fonde sur un coefficient de diffusion original qui exploite lui-mˆeme la statistique du coefficient de variation et une adaptation de la fonction de Tukey. Un estimateur robuste du paramètre d'échelle de ce filtre est présenté. L'évolution de la diffusion est modélisée par une équation aux dérivées partielles s'appliquant sur l'enveloppe du signal brut, non compressée logarithmiquement. Cette approche permet de réduire le bruit des images échographiques, tout en préservant les structures importantes pour leur interprétation. Dans la deuxieme partie, nous présentons un contour actif paramétrique de type B-spline snake. L'étude de la continuité géométrique des B-splines nous permet de justifier le choix de l'énergie interne. Nous proposons deux nouvelles énergies externes qui exploitent notamment un champ de flux de vecteurs gradients, nommé s-GVF, calculé sur une carte de coefficients de variation locaux. Une fonction d'inhibition contrôle l'influence respective de ces deux énergies externe lors de l'évolution du snake. Enfin, nous proposons une nouvelle méthode d'initialisation automatique pour contour actif paramétrique. Une application au cas du filtrage des images echographiques et de la segmentation des cavités cardiaques est présentée. Les résultats démontrent une robustesse et une précision accrue par les modèles proposés par rapport aux techniques classiques de filtrage et segmentation par contours actifs. ABSTRACT : This thesis presents a robust model for speckle anisotropic filtering, and a parametric active contour model (B-spline snake) for the segmentation of images affected by speckle. First an original diffusion tensor is developed. It is based on the Tukey's error norm and on a local estimation of the coefficient of variation. The diffusion evolution is modelled by a partial derivative equation for raw images with no log-compression. This model reduces speckle while preserving important image features that are used by doctors to perform a diagnosis. Then we present a B-spline snake model with an external energy term that uses the amplitude and direction of the coefficient of variation gradient. The geometric continuity is guaranted by a uniform parametrisation and an internal energy term which penalizes the curve for irregular nodes spacing. An application to ultrasound image filtering and heart cavities detection is presented

Spectral Clustering: interpretation and Gaussian parameter

Spectral clustering consists in creating, from the spectral elements of a Gaussian affinity matrix, a low-dimensional space in which data are grouped into clusters. However, questions about the separability of clusters in the projection space and the choice of the Gaussian parameter remain open. By drawing back to some continuous formulation, we propose an interpretation of spectral clustering with Partial Differential Equations tools which provides clustering properties and defines bounds for the affinity parameter

Contours actifs localisés hybrides basés région et gradient

International audience– Nous proposons une nouvelle méthode de segmentation par contour actif implicite basée à la fois sur la statistique régionale locale dans le voisinage des pixels du level set et sur l'information de contour. L'originalité de notre approche réside dans la combinaison d'un terme régional localisé avec un terme adaptant localement l'influence d'un champ de forces extérieures basé contours de type flot de vecteurs gradients (GVF). Cette technique permet d'une part de lever la limitation de convergence imposée par le rayon de localisation des approches locales, et d'autre part de dépasser les restrictions des champs de forces basées contours lorsque le niveau de bruit impose une dégradation de la carte des contours ou lorsque des centres de divergences interdisent sa progression. Abstract – We propose a new segmentation method for implicit active contours segmentation based simultaneously on local regional statistics in the vicinity of the level set and on contour information. The originality of our approach lies in the combination of a local region term with an adaptive term that locally weights the influence of external force fields such as gradient vector flow fields. On the one hand, this technique extends the convergence horizon of localizing approaches caused by the localizing radius. On the other hand, it allows to overpower inherent restrictions of edge-based fields approaches when the level of noise hampers the edge map quality, or when the presence of centers of divergence forbids further evolution of the model

4DGVF-based filtering of vector-valued images

International audienceIn this paper, we propose a new method for vector-valued image restoration in order to reduce noise while simultaneously sharpening vector edges. Our approach is a coupled anisotropic diffusion and shock filtering scheme that exploits a new robust 4DGVF vector field tailored for vector-valued images. The proposed scheme sharpens edges in directions diffused from the entire spatio-spectral information available with a more precise and a more stable sharpening effect along the iterative processing. We validate our method on color images as well as on realistic simulations of dynamic PET images

In vivo PET quantification of the dopamine transporter in rat brain with [¹⁸F]LBT-999.

INTRODUCTION: We examined whether [(18)F]LBT-999 ((E)-N-(4-fluorobut-2-enyl)2β-carbomethoxy-3β-(4'-tolyl)nortropane) is an efficient positron emission tomography (PET) tracer for the quantification of the dopamine transporter (DAT) in the healthy rat brain. METHODS: PET studies were performed using several experimental designs, i.e. test-retest, co-injection with different doses of unlabelled LBT, displacement with GBR12909 and pre-injection of amphetamine. RESULTS: The uptake of [(18)F]LBT-999 confirmed its specific binding to the DAT. The non-displaceable uptake (BP(ND)) in the striatum, between 5.37 and 4.39, was highly reproducible and reliable, and was decreased by 90% by acute injection of GBR12909. In the substantia nigra/ventral tegmental area (SN/VTA), the variability was higher and the reliability was lower. Pre-injection of amphetamine induced decrease of [(18)F]LBT-999 BP(ND) of 50% in the striatum. CONCLUSIONS: [(18)F]LBT-999 allows the quantification of the DAT in living rat brain with high reproducibility, sensitivity and specificity. It could be used to quantify the DAT in rodent models, thereby allowing to study neurodegenerative and neuropsychiatric diseases

4-D Gradient Vector Flow : segmentation par surface active pour images multi-composantes

National audienceDans cet article, nous généralisons le flux de vecteurs gradients à la segmentation par surface active d'images 3-D à valeurs vectorielles. Nous basons notre méthode sur la définition d'un tenseur de structure multi-composantes pondéré exploitant l'intégralité de l'information de l'image pour réduire la sensibilité au bruit et améliorer la précision du modèle. Appliquée à la segmentation de volumes biologiques en imagerie par tomographie d'émission de positrons (TEP) dynamique, nous validons notre méthode sur des simulations Monte Carlo réalistes d'images TEP de fantômes numériques

4DGVF segmentation of vector-valued images

International audienceIn this paper, we extend the gradient vector flow field to the vector-valued case for robust variational segmentation of 4D images with active surfaces. Instead of only exploiting scalar edge strength in order to identify vector edges, we propagate both directions and amplitudes of vector gradients computed from the analysis of a structure tensor of the vector-valued image. To reduce contributions from noise in the calculation of the structure tensor, image channels are weighted according to a blind estimator of contrast that take profit of the deformable models framework. The proposed 4DGVF vector field is validated on synthetic image datasets and applied to biological volume delineation in dynamic PET imaging

Approche 4DGVF pour la restauration d'images multi-composantes

National audienceDans cet article, nous proposons une nouvelle méthode pour la restauration d'images multi-composantes afin de diminuer le bruit tout en rehaussant simultanément les contours. Notre approche repose sur un filtrage couplant diffusion anisotrope et filtre de choc qui exploite un nouveau champ de decteurs 4DGVF robuste adapté aux images multi-composantes. Le schéma proposé permet de rehausser les contours dans des directions calculées à partir de l'intégralité de l'information spatio-spectrale disponible et d'obtenir un rehaussement plus précis et plus stable au cours du traitement itératif. Nous validons notre méthode sur des images couleurs ainsi que des simulations réalistes d'images TEP dynamiques du cerveau

Variational segmentation of vector-valued images with gradient vector flow

International audienceIn this paper, we extend the gradient vector flow field for robust variational segmentation of vector-valued images. Rather than using scalar edge information, we define a vectorial edge map derived from a weighted local structure tensor of the image that enables the diffusion of the gradient vectors in accurate directions through the 4DGVF equation. To reduce the contribution of noise in the structure tensor, image channels are weighted according to a blind estimator of contrast. The method is applied to biological volume delineation in dynamic PET imaging, and validated on realistic Monte Carlo simulations of numerical phantoms as well as on real images

Segmentation of Dynamic PET Images with Kinetic Spectral Clustering

International audienceSegmentation is often required for the analysis of dynamic positron emission tomography (PET) images. However, noise and low spatial resolution make it a difficult task and several supervised and unsupervised methods have been proposed in the literature to perform the segmentation based on semi-automatic clustering of the time activity curves of voxels. In this paper we propose a new method based on spectral clustering that does not require any prior information on the shape of clusters in the space in which they are identified. In our approach, the p-dimensional data, where p is the number of time frames, is first mapped into a high dimensional space and then clustering is performed in a low-dimensional space of the Laplacian matrix. An estimation of the bounds for the scale parameter involved in the spectral clustering is derived. The method is assessed using dynamic brain PET images simulated with GATE and results on real images are presented. We demonstrate the usefulness of the method and its superior performance over three other clustering methods from the literature. The proposed approach appears as a promising pre-processing tool before parametric map calculation or ROI-based quantification tasks