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| − | Nous proposons une nouvelle méthode de segmentation automatique pour les vertèbres, indépendante de leur typologie. Cette méthode s'appuie d'une part sur un nouvel algorithme hiérarchique de pré-segmentation qui nous permet d'obtenir une première forme de la vertèbre, et d'autre part sur une segmentation par | + | Nous proposons une nouvelle méthode de segmentation automatique pour les vertèbres, indépendante de leur typologie. Cette méthode s'appuie d'une part sur un nouvel algorithme hiérarchique de pré-segmentation qui nous permet d'obtenir une première forme de la vertèbre, et d'autre part sur une segmentation par Chaîne de Markov Cachée pour une classification au niveau du voxel. Nous testons notre méthode sur l'ensemble des vertèbres mobiles et sur quelques cas particuliers que l'on peut rencontrer en routine clinique. |
Version du 15 septembre 2014 à 16:24
jeudi 16 octobre 2014, 14h0
Segmentation vertébrale hiérarchique et markovienne
Conférencier : Jean-Baptiste Courbot
Résumé : Dans le contexte de recalage multi-modal entre scanner pré-opératoire et per-opératoire, la segmentation vertébrale après localisation est une piste explorée afin de mener de premiers recalages rigides locaux, permettant une interpolation de la position globale du patient. Le problème de segmentation vertébrale a déjà été abordé dans la littérature, mais néanmoins sur des ensembles restreints de patients et de vertèbres, en-dehors du contexte opératoire.
Nous proposons une nouvelle méthode de segmentation automatique pour les vertèbres, indépendante de leur typologie. Cette méthode s'appuie d'une part sur un nouvel algorithme hiérarchique de pré-segmentation qui nous permet d'obtenir une première forme de la vertèbre, et d'autre part sur une segmentation par Chaîne de Markov Cachée pour une classification au niveau du voxel. Nous testons notre méthode sur l'ensemble des vertèbres mobiles et sur quelques cas particuliers que l'on peut rencontrer en routine clinique.