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

Différences entre les versions de « TIBM : Comparaison de populations »

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* A. Bouchon
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* A. Bouchon, [], septembre 2016
* T. Gkamas [https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-01341752 Statistical modelling of high order tensors in diffusion weighted magnetic resonance imaging], septembre 2015
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* T. Gkamas, [https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-01341752 Statistical modelling of high order tensors in diffusion weighted magnetic resonance imaging], septembre 2015
 
* G. Sfikas, [https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00789793/ Modèles statistiques non linéaires pour l'analyse de formes. Application à l'imagerie cérébrale], septembre 2012
 
* G. Sfikas, [https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00789793/ Modèles statistiques non linéaires pour l'analyse de formes. Application à l'imagerie cérébrale], septembre 2012
 
* F. Renard, [http://scd-theses.u-strasbg.fr/2461/ Création et utilisation d'atlas en IRM de diffusion. Application à l'étude des troubles de la conscience], septembre 2011
 
* F. Renard, [http://scd-theses.u-strasbg.fr/2461/ Création et utilisation d'atlas en IRM de diffusion. Application à l'étude des troubles de la conscience], septembre 2011

Version du 19 septembre 2016 à 16:17

La comparaison de populations consiste à mettre en évidence les différences entre deux groupes d’individus, avec notamment pour application l’élaboration de nouvelles connaissances en neurosciences, ou entre un individu et un modèle de normalité (atlas), avec pour objectif d'identifier les zones pathologiques.

  • Des travaux ont aussi été menés pour démontrer l’intérêt des tests statistiques multivariés sur les tenseurs d’ordre 2, pour la comparaison de population en IRMd 2-BNHLxx, 4-BNHL15, 4-BNHL14.
  • Une approche combinant réduction de dimension et modélisation statistique dans l’espace réduit a été proposée pour l’analyse de tenseur d’ordre 4, avec pour application la comparaison d’un individu par rapport à une population et la comparaison de deux populations 4-GRHK15.
  • Enfin, une approche originale basée sur une modélisation par champ de Markov gaussien a été proposée pour comparer un individu à un modèle statistique de normalité avec une application à la détection d'anomalies du massif osseux facial 2-Fais12.
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