Classification of hepatic metastasis in enhanced CT images by dipolar decision tree

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Pour citer ce document :
URI: http://hdl.handle.net/2042/13617
Title: Classification of hepatic metastasis in enhanced CT images by dipolar decision tree
Author: KRETOWSKI, Marek; BEZY-WENDLING, Johanne; DUDA, Dorota
Abstract: - Cette étude a pour but de réaliser une classification des métastases hépatiques, en imagerie scanner. Les régions d'intérêt analysées représentent du tissu sain, et quatre types de métastases. Pour chaque patient, trois acquisitions sont réalisées (sans injection de produit de contraste, aux phases artérielle et portale après injection). La méthode comporte une première étape de caractérisation par analyse de texture, suivie d'une classification des régions. La méthode de classification utilisée est basée sur les arbres de décision dipolaires. Dans cette méthode, chaque noeud de l'arbre correspond à un test multivariable (hyperplan). La recherche de l'hyperplan optimal est basée sur la séparation des dipôles (paire de vecteurs de paramètres de l'ensemble d'apprentissage). Les résultats préliminaires montrent que la qualité de classification augmente quand le temps d'acquisition des images est pris en compte, et qu'elle est supérieure à celle obtenue par d'autres méthodes de classification.
Publisher: GRETSI, Groupe d’Etudes du Traitement du Signal et des Images
Date: 2003

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