Difference between revisions of "TIBM: Segmentation"
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* Original algorithms have also been developed in the project [http://icube-miv.unistra.fr/fr/index.php/ERC_FBrain ERC FBrain] for segmenting brain tissues from fetal MRI [https://icube-publis.unistra.fr/2-RHS11 2-RHS11], [https://icube-publis.unistra.fr/2-CPHS11 2-CPHS11], [https://icube-publis.unistra.com/2-PNRK11 2-PNRK11]. | * Original algorithms have also been developed in the project [http://icube-miv.unistra.fr/fr/index.php/ERC_FBrain ERC FBrain] for segmenting brain tissues from fetal MRI [https://icube-publis.unistra.fr/2-RHS11 2-RHS11], [https://icube-publis.unistra.fr/2-CPHS11 2-CPHS11], [https://icube-publis.unistra.com/2-PNRK11 2-PNRK11]. | ||
* Finally, Markov approaches have been implemented for the automatic identification of multiple sclerosis lesions in multimodal [https://icube-publis.unistra.fr/2-BCA14 2-BCA14] and temporal [https://icube-publis.unistra.fr/4-LCA14 4-LCA14] MRI sequences. | * Finally, Markov approaches have been implemented for the automatic identification of multiple sclerosis lesions in multimodal [https://icube-publis.unistra.fr/2-BCA14 2-BCA14] and temporal [https://icube-publis.unistra.fr/4-LCA14 4-LCA14] MRI sequences. | ||
− | * Besides MRI, other contributions | + | * Besides MRI, other contributions involve CT scan images in order to delineate vertebrae [https://icube-publis.unistra.com/4-CRMC15 4-CRMC15] or to estimate the hepatic tumor necrosis rate [https://icube-publis.unistra.fr/4-CNRH16 4-CNRH16], [https://icube-publis.unistra.com/4-CRNH15 4-CRNH15]. |
* A method combining texture descriptors and a supervised classification scheme has also been proposed for segmenting high-resolution histopathological data [https://icube-publis.unistra.fr/4-ANFF14 4-ANFF14]. | * A method combining texture descriptors and a supervised classification scheme has also been proposed for segmenting high-resolution histopathological data [https://icube-publis.unistra.fr/4-ANFF14 4-ANFF14]. | ||
Revision as of 11:11, 10 October 2016
This research topic gathers all contributions related to the automatic extraction of anatomical or functional structures from biomedical images.
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PhD thesis
- T. Kensicher, Protocole d'extraction de caractéristiques dans une base de données de scanners angiographiques pour la prédiction de complications post-opérative après des opérations de type EVAR, en cours
- A. Dufour, Segmentation et modélisation des structures vasculaires cérébrales en imagerie médicale 3D, octobre 2013
- B. Caldairou, Contribution à la segmentation des structures cérébrales en IRM foetale, juin 2012
- B. Bouraoui, Segmentation automatique de l'arbre coronarien à partir d'images angiographiques 3D+t de scanner, octobre 2009
- S. Bricq, Segmentation d'images IRM anatomiques multimodales et détection de lésions de sclérose en plaques, novembre 2008
- J. Lamy, Calcul du chemin central du côlon pour une analyse locale des pathologies, novembre 2005
- N. Passat, Contribution à la segmentation des réseaux vasculaires cérébraux obtenus en IRM. Intégration de connaissance anatomique pour le guidage d'outils de morphologie mathématique, septembre 2005
- B. Naegel, Segmentation des organes de l'abdomen par des critères topologiques et morphologiques, octobre 2004