Identification automatique des régions d’intérêts sur des images tomographiques rénales

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PDF 05•Boukerroui…ouh(2008043)c.pdf 640.3Kb

Pour citer ce document :
URI: http://hdl.handle.net/2042/28820
Title: Identification automatique des régions d’intérêts sur des images tomographiques rénales
Author: BOUKERROUI, Djamal; TOUHAMI, Wala; COCQUEREZ, Jean-Pierre
Abstract: Nous proposons, dans le présent papier, une approche originale dans un cadre statistique pour l’identification automatique des reins (sains et pathologiques) sur des images tomographiques bidimensionnelles (CT). Notre approche est constituée de deux phases : une phase de localisation suivie d’une phase de délimitation. La phase de localisation est guidée, d’une part, par un modèle a priori spatial et d’autre part, par un modèle a priori sur les niveaux de gris, statistiquement appris. La seconde phase consiste à utiliser les résultats de la localisation afin de délimiter la région du rein en utilisant un ensemble de règles. Cette approche est testée sur des images cliniquement acquises et des résultats satisfaisants sont obtenus.
Description: We propose, in this paper, an original approach in a statistical framework, for fully automatic delineation of kidneys (healthy and pathological) in 2D CT images. Our approach has two main steps : a localisation step followed by a delineation step. The localisation step is guided by a statistically learned prior spatial model in one hand and a grey level prior model in a second hand. The second step, utilizes the localisation results in order to precisely delineate the kidney’s regions using a set of learned IF-THEN rules. The proposed approach is tested on clinically acquired images and promising results are obtained.
Subject: Détection automatique; approche statistique; modèles a priori; kyste de rein; CT; Automatic detection; statistical approach; prior models; kidney cysts
Publisher: GRETSI, Saint Martin d'Hères, France
Date: 2009

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