08 - Fusion intra et inter individus en imagerie médicale appliquée à la modélisation anatomique du cerveau humain

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dc.contributor.author BARILLOT (C.) en_US
dc.contributor.author GEE (J. C.) en_US
dc.contributor.author LE BRIQUER (L.) en_US
dc.contributor.author LE GOUALHER (G.) en_US
dc.date.accessioned 2005-07-22T09:07:19Z
dc.date.available 2005-07-22T09:07:19Z
dc.date.issued 1994 en_US
dc.identifier.citation Traitement du Signal [Trait. Signal], 1994, Vol. 11, N° 6-NS, p. 513-523 en_US
dc.identifier.issn 0765-0019 en_US
dc.identifier.uri http://hdl.handle.net/2042/1888
dc.description Many research efforts in 3D medical imaging have been directed towards the definition of efficient and fast display and processing tools . Some very promising results are already available allowing a better access and a better use of the contents of medical images . The objective of this paper is to extend the use of existing data fusion methods toward their application in medicine (radiation therapy, epilepsy surgery, conventional neurosurgery etc.). Data fusion facilitates a better use of 3D image data by providing methods for the fusion of data from multiple modalities e.g ., multimodal registration and fusion between anatomical and functional data, the fusion of data from different patients or with a priori knowledge (models and/or atlases) and the recognition of complex anatomical structures and their symbolic identifications, when they are not explicitly described by the image contents. Three aspects of data fusion are considered in this paper with a particular emphasis on brain imaging. The first one concerns the combination of images and/or generic data; specifically, methods for multimodality registration and matching of data from different individuals by means of warping models . The second aspect concerns the identification of anatomical structures . Finally, the paper presents a state of the art 3D display technique to render the combined data. Perspectives are presented concerning the links between these numerical fusion procedures and their complementary symbolic procedures (data bases and knowledge representation systems).
dc.description.abstract Beaucoup d'efforts de recherche en imagerie 3D médicale ont été dirigés vers la définition d'outils de traitement et de visualisation efficaces et rapides. Des résultats très encourageants sont disponibles aujourd'hui pour améliorer l'accès et l'utilisation médicale du contenu des images. Notre objectif dans ce papier est d'étendre le champ d'utilisation des méthodes de fusion de données à des fins d'applications précises (radiothérapie, chirurgie de l'epilepsie, neurochirurgie conventionnelle, etc.). L'amélioration de l'utilisation des données 3D passe par un effort de recherche plus poussé dans le domaine de la fusion de données. Cela concerne notamment la comparaison d'informations multi-capteurs (fusion multi-modalités, fusion d'informations anatomo-fonctionnelles,...), la fusion d'informations multi-patients ou venant de connaissances a priori (modèles) et enfin la reconnaissance de structures anatomiques complexes et leur identification symbolique, lorsqu'elles ne sont pas explicitement décrites par le contenu des images. Le problème de la fusion de données peut se traduire sous la forme i) d'une fusion de données multi-capteurs d'informations anatomiques et/ou fonctionnelles et ii) d'une fusion de données multi-individus qui, circonscrits au domaine cérébral, passe par l'utilisation de modèles d'anamorphose. Ces deux aspects mis bout à bout forment la trame méthodologique nécessaire à la modélisation anatomique des structures cérébrales. C'est dans ce cadre que se situent les travaux présentés dans ce papier. Le problème de fusion de données est abordé à la fois sous l'angle de la combinaison d'images et/ou de données génériques: problème du recalage multi-modalités et de la mise en correspondance de données entre individus (modèles de déformation appliqués au cerveau humain), sous l'angle de l'identification de structures anatomiques présentes sur les images (segmentation et étiquetage semantique) et enfin sous l'angle de la visualisation 3D des différentes informations. Des perspectives seront données pour ce qui concerne le lien entre ces procédures de fusion numériques et leurs compléments symboliques (bases de données et de connaissances) en_US
dc.format.extent 52628 bytes
dc.format.mimetype application/pdf
dc.language.iso en_US
dc.publisher GRETSI, Saint Martin d'Hères, France en_US
dc.relation.ispartofseries Traitement du Signal
dc.rights http://irevues.inist.fr/utilisation en_US
dc.source Traitement du Signal [Trait. Signal], ISSN 0765-0019, 1994, Vol. 11, N° 6-NS, p. 513-523 en_US
dc.subject.cnrs Imagerie médicale en_US
dc.subject.cnrs Modélisation en_US
dc.subject.cnrs Encéphale en_US
dc.subject.cnrs Anatomie en_US
dc.subject.cnrs Homme en_US
dc.subject.cnrs Traitement image en_US
dc.subject.cnrs Fusion en_US
dc.subject.cnrs Formation image tridimensionnelle en_US
dc.subject.cnrs Segmentation en_US
dc.subject.cnrs Assistance ordinateur en_US
dc.title 08 - Fusion intra et inter individus en imagerie médicale appliquée à la modélisation anatomique du cerveau humain en_US
dc.title.alternative Inter- and intra-individual data fusion in medical imagning applied to the anatomical modeling of the human brain
dc.type Article en_US
dc.contributor.affiliation Univ. Rennes I, fac. médecine, lab. SIM, 35043 Rennes en_US


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