Robust Segmentation of Focal Lesions on Multi-Sequence MRI in Multiple Sclerosis

Daniel García-Lorenzo 1
1 VisAGeS - Vision, Action et Gestion d'informations en Santé
INSERM - Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale : U746, Inria Rennes – Bretagne Atlantique , IRISA-D5 - SIGNAUX ET IMAGES NUMÉRIQUES, ROBOTIQUE
Résumé : La sclérose en plaques (SEP) atteint autour de 80.000 personnes en France. L'imagerie par résonance magnétique (IRM) est un outil essentiel pour le diagnostic de la SEP. Plusieurs bio-marqueurs sont obtenus à partir des IRM, comme le volume des lésions, et sont utilisés comme mesure dans des études cliniques en SEP, notamment pour le développement des nouveaux traitements. La segmentation manuelle des lésions est une tâche encombrante et dont les variabilités intra- et inter-expert sont grandes. Nous avons développé une chaîne de traitement automatique pour la segmentation des lesions focales en SEP. La méthode de segmentation est basée sur l'estimation robuste d'un modèle paramétrique des intensités du cerveau qui permet de détecter les lésions comme des données aberrantes. Nous avons aussi proposé deux méthodes pour ajouter de l'information spatiale avec les algorithmes mean shift et graph cut. Nous avons validé quantitativement notre approche en utilisant des images synthétiques et cliniques, provenant de deux centres différents pour évaluer la précision et la robustesse.
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Thèse
Informatique [cs]. Université Rennes 1, 2010. Français
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Contributeur : Aline Grosset <>
Soumis le : vendredi 21 mai 2010 - 12:17:49
Dernière modification le : vendredi 16 novembre 2018 - 01:38:53
Document(s) archivé(s) le : vendredi 19 octobre 2012 - 14:56:02

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Daniel García-Lorenzo. Robust Segmentation of Focal Lesions on Multi-Sequence MRI in Multiple Sclerosis. Informatique [cs]. Université Rennes 1, 2010. Français. 〈tel-00485645〉

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