4 - Segmentation par modèle déformable des régions osseuses de la tête dans les volumes IRM

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Pour citer ce document :
URI: http://hdl.handle.net/2042/2117
Title: 4 - Segmentation par modèle déformable des régions osseuses de la tête dans les volumes IRM
Author: RIFAI (H.); BLOCH (I.); HUTCHINSON (S.)
Abstract: Dans ce papier, nous présentons une méthode de segmentation par modèle déformable des régions osseuses de la tête à partir de données IRM 3D. Cette segmentation prend en compte l'effet du volume partiel présent en IRM permettant ainsi une segmentation précise de l'os. La segmentation du crâne est une étape importante dans les applications nécessitant la construction d'un modèle réaliste de la tête. Ce type de modèle est utilisé, entre autres, pour la simulation du comportement d'un champ électromagnétique dans les tissus de la tête, ainsi que pour la modélisation de l'activité électrique du cortex en EEG et MEG. La méthode de segmentation proposée commence par une pré-segmentation du crâne avec une technique de croissance de région. Le résultat de la pré-segmentation est ensuite raffiné par la propagation, en 3D, de la surface de la région pré-segmentée dans le sens de la normale à cette surface. La propagation est réalisée par la détection des courbes de niveau d'une hypersurface, permettant ainsi des changements de topologie avantageux dans notre cas. L'effet du volume partiel est pris en considération lors de la formulation du terme de vitesse de la surface propagée, ce qui permet de réaliser une segmentation sub-voxelique du crâne.
Description: In this paper, we present a new approach for segmenting regions of bone in MRI volumes using a deformable model . Our method takes into account the partial volume effects that occur with MRI data, thus permitting a precise segmentation of these bone regions . Partial volume is estimated, in a narrow band around the deformable model, at each iteration of the propagation of the model . Segmentation of the skull in medical imagery is an important stage in applications that require the construction of realistic models of the head . Such models are used, for example, to simulate the behavior of electro- magnetic fields in the head and to model the electrical activity of the cortex in EEG and MEG data . Our segmentation method begins with a pre-segmentation stage, in which a preliminary segmentation of the skull is constructed using a region-growing method . The surface which bounds the pre-segmented skull region offers an automatic 3D initialization of the deformable model . This surface is propagated (in 3D) in the direction of its normal . This propagation is achieved using level set method, thus permitting changes to occur in the topology of the surface as it evolves, an essential capability for our problem . The speed at which the surface evolves is a function of the estimated partial volume. This provides a sub-voxel accuracy in the resulting segmentation .
Subject: Traitement signal; Traitement image; Segmentation; Imagerie RMN; Encéphalographie; Effet volume; Champ électromagnétique; Courbe niveau; Activité électrique; Modèle 3 dimensions; Corps déformable; Magnétoencéphalographie; Estimation paramètre; Vitesse propagation; Détection contour; Résultat expérimental
Publisher: GRETSI, Saint Martin d'Hères, France
Date: 1999

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