Équipe IMAGeS : Images, Modélisation, Apprentissage, Géométrie et Statistique

Différences entre les versions de « Séminaire du 16/10/2014, 14h00 »

De Équipe IMAGeS : Images, Modélisation, Apprentissage, Géométrie et Statistique
Aller à la navigation Aller à la recherche
 
Ligne 1 : Ligne 1 :
 
jeudi 16 octobre 2014, 14h00
 
jeudi 16 octobre 2014, 14h00
  
===== Segmentation vertébrale hiérarchique et markovienne  =====
+
===== Segmentation vertébrale coarse-to-fine et markovienne  =====
  
 
Conférencier : '''Jean-Baptiste Courbot'''
 
Conférencier : '''Jean-Baptiste Courbot'''
Ligne 7 : Ligne 7 :
 
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.
 
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.
+
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 coarse-to-fine 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 actuelle datée du 14 octobre 2014 à 08:32

jeudi 16 octobre 2014, 14h00

Segmentation vertébrale coarse-to-fine 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 coarse-to-fine 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.