Modèles semi-markoviens cachés de séquences d'evénements : Application en cartographie IRM fonctionnelle cérébrale

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dc.contributor.author FAISAN, Sylvain -
dc.contributor.author THORAVAL, Laurent -
dc.contributor.author ARMSPACH, Jean-Paul -
dc.date.accessioned 2007-11-30T10:26:37Z
dc.date.available 2007-11-30T10:26:37Z
dc.date.issued 2003 en_US
dc.identifier.uri http://hdl.handle.net/2042/13687
dc.description.abstract L'hypothèse de stationarité par morceaux du processus observable d'une chaîne de Markov cachée rend les modèles de Markov cachés(MMCs) inadaptés à l'analyse de processus aléatoires de nature événementielle. Pour de tels processus, une nouvelle classe de MMCs est proposée: les modèles semi-Markoviens cachés de séquences d'événements. Le processus observable n'est plus de nature segmentale mais issu d'une étape de détection et de caractérisation. Le formalisme markovien standard est adapté en conséquence. Les résultats obtenus en cartographie de séquence d'images IRM fonctionnelle valident cette nouvelle approche de modélisation statistique tout en ouvrant de nouvelles perspectives dans la reconnaissance et la détection de processus aléatoires de nature événementielle. fr
dc.format.extent 389674 bytes
dc.format.mimetype application/pdf
dc.language.iso fr en_US
dc.publisher GRETSI, Groupe d’Etudes du Traitement du Signal et des Images en_US
dc.relation.ispartof 19° Colloque sur le traitement du signal et des images, FRA, 2003 fr
dc.rights http://irevues.inist.fr/utilisation fr
dc.source 19° Colloque sur le traitement du signal et des images, 2003 ; p. 850-853 fr
dc.title Modèles semi-markoviens cachés de séquences d'evénements : Application en cartographie IRM fonctionnelle cérébrale fr
dc.type conference-meeting-part en_US
dc.contributor.affiliation LSIIT/GRI -UMR CNRS 7005, ENSPS, Bd. Sébastien Brant, 67400 Ilikirch, FRA fr
dc.contributor.affiliation Institut de Physique Biologique, Faculté de Médecine -UMR CNRS 7004, 4, Rue Kirschleger, 67085 Strasbourg, FRA fr


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