Optimisation de l'algorithme PatchMatch pour la segmentation de structures anatomiques
GIRAUD, Rémi
Laboratoire Bordelais de Recherche en Informatique [LaBRI]
Institut Polytechnique de Bordeaux [Bordeaux INP]
Institut de Mathématiques de Bordeaux [IMB]
Laboratoire Bordelais de Recherche en Informatique [LaBRI]
Institut Polytechnique de Bordeaux [Bordeaux INP]
Institut de Mathématiques de Bordeaux [IMB]
TA, Vinh-Thong
Laboratoire Bordelais de Recherche en Informatique [LaBRI]
Institut Polytechnique de Bordeaux [Bordeaux INP]
Patch-based processing for medical and natural images [PICTURA]
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Patch-based processing for medical and natural images [PICTURA]
GIRAUD, Rémi
Laboratoire Bordelais de Recherche en Informatique [LaBRI]
Institut Polytechnique de Bordeaux [Bordeaux INP]
Institut de Mathématiques de Bordeaux [IMB]
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TA, Vinh-Thong
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Patch-based processing for medical and natural images [PICTURA]
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Patch-based processing for medical and natural images [PICTURA]
COUPÉ, Pierrick
Laboratoire Bordelais de Recherche en Informatique [LaBRI]
Patch-based processing for medical and natural images [PICTURA]
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Idioma
fr
Communication dans un congrès
Este ítem está publicado en
Colloque du Groupe de Recherche et d'Etudes de Traitement du Signal et des Images (GRETSI'15), 2015-09-08, Lyon. 2015-09-08
Resumen
– Les méthodes de segmentation automatique sont des outils importants pour l'analyse des images par résonance magnétique. Dans ce travail, nous introduisons une nouvelle méthode basée sur l'utilisation de patchs pour ...Leer más >
– Les méthodes de segmentation automatique sont des outils importants pour l'analyse des images par résonance magnétique. Dans ce travail, nous introduisons une nouvelle méthode basée sur l'utilisation de patchs pour effectuer une segmentation de structures anatomiques. La méthode proposée est basée sur l'algorithme PatchMatch, optimisé pour la fusion d'étiquettes. Elle est nommée OPAL (pour Optimized PAtchMatch Label fusion), et fournit une précision de segmentation très compétitive en quasi temps-réel (moins d'1s de traitement par sujet). – Automatic segmentation methods are important tools for analysis of magnetic resonance images. In this paper, we introduce a new patch-based method using the PatchMatch algorithm to perform the segmentation of anatomical structures. Based on an Optimized PAtchMatch Label fusion (OPAL) strategy, the proposed method provides very competitive segmentation accuracy in near real-time (less than 1s per subject).< Leer menos
Palabras clave en inglés
Segmentation
Patch Matching
Méthode basée-patch
Hippocampe
Orígen
Importado de HalCentros de investigación