7 - Mesures de similarité robustes pour le recalage d'images médicales volumiques multimodales

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dc.contributor.author NIKOU (C.) en_US
dc.contributor.author HEITZ (F.) en_US
dc.contributor.author ARMSPACH (J.-P.) en_US
dc.contributor.author NAMER (I.-J.) en_US
dc.date.accessioned 2005-07-22T09:45:25Z
dc.date.available 2005-07-22T09:45:25Z
dc.date.issued 1999 en_US
dc.identifier.citation Traitement du Signal [Trait. Signal], 1999, Vol. 16, N° 3, p. 255-272 en_US
dc.identifier.issn 0765-0019 en_US
dc.identifier.uri http://hdl.handle.net/2042/2113
dc.description In this paper, we develop data driven registration algorithms, relying on pixel similarity metrics, that enable an accurate rigid registration of dissimilar single or multimodal 2D/3D medical images . Gross dissimilarities are handled by considering similarity measures related to robust M-estimators . Fast stochastic multigrid optimization algorithms are used to minimize these similarity metrics . The proposed robust similarity metrics are compared to the most popular standard similarity metrics on real MRI/MRI and MRI/SPECT image pairs showing gross dissimilarities . A blinded evaluation of the algorithm was performed, using as gold standard a prospective, marker-based registration method, by participating in a registration evaluation project (Vanderbilt University) . Our robust similarity measures compare favourably with all standard (non robust) techniques .
dc.description.abstract Le recalage non supervisé d'images médicales volumiques reste un problème difficile en raison de l'importante variabilité et des grandes différences d'information pouvant apparaître dans des séquences d'images de même modalité ou dans des couples d'images multimodales. Nous présentons dans cet article des méthodes robustes de recalage rigide d'images 2D et 3D monomodales et multimodales, reposant sur la minimisation de mesures de similarité inter-images. Les méthodes proposées s'appuient sur la théorie de l'estimation robuste et mettent en oeuvre des M-estimateurs associés à des techniques d'optimisation stochastique multigrilles rapides. Ces estimateurs robustes sont évalués à travers le recalage d'images médicales volumiques monomodales (IRM/IRM) et multimodales (IRM/TEMP). Ils sont comparés aux autres fonctions de similarité classiques, proposées dans la littérature. Les méthodes de recalage robustes ont, en particulier, été validées dans le cadre d'un protocole comparatif mis en place par l'Université de Vanderbilt. Elles sont actuellement utilisées en routine clinique et conduisent, tant pour les images de même modalité que pour les images multimodales à une précision sous-voxel, comparable aux meilleures méthodes actuelles. Elles permettent de plus de recaler des couples d'images sur lesquels les méthodes classiques échouent. 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, 1999, Vol. 16, N° 3, p. 255-272 en_US
dc.subject.cnrs Traitement image en_US
dc.subject.cnrs Estimation signal en_US
dc.subject.cnrs Séquence image en_US
dc.subject.cnrs Image tridimensionnelle en_US
dc.subject.cnrs Optimisation en_US
dc.subject.cnrs Analyse image en_US
dc.subject.cnrs Imagerie médicale en_US
dc.subject.cnrs Résultat expérimental en_US
dc.subject.cnrs Recalage robuste en_US
dc.subject.cnrs Image multimodale en_US
dc.subject.cnrs Estimation robuste en_US
dc.title 7 - Mesures de similarité robustes pour le recalage d'images médicales volumiques multimodales en_US
dc.title.alternative Robust similarity metrics for the registration of 3D multimodal medical images en_US
dc.type Article en_US
dc.contributor.affiliation Laboratoire des Sciences de l'Image, de l'informatique et de la Télédétection, UPRESA CNRS 7005/Université Strasbourg 14, Bd. Sébastien Brant, 67400 Illkirch en_US
dc.contributor.affiliation Institut de Physique Biologique, UPRESA CNRS 7004/Université Strasbourg, Faculté de Médecine, 4 rue Kirschleger, 67085 Strasbourg en_US


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