4DGVF : segmentation variationnelle pour images 3D multicomposantes

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Pour citer ce document :
URI: http://hdl.handle.net/2042/70245
Title: 4DGVF : segmentation variationnelle pour images 3D multicomposantes
Author: Jaouen, Vincent; González, Paulo; Stute, Simon; Guilloteau, Denis; Chalon, Sylvie; Chalon, Sylvie; Buvat, Irène; Tauber, Clovis
Abstract: Dans cet article, nous généralisons le flot de vecteurs gradients (GVF) pour les images à valeurs vectorielles. Nous basons notre méthode sur la définition d’un tenseur de structure multicomposante pondéré par une estimation aveugle du contraste, exploitant l’intégralité de l’information spatio-spectrale pour réduire la sensibilité au bruit et affiner les orientations du champ de forces dans l’image. Le champ de forces ainsi produit tire profit des directions et amplitudes du gradient déduites de l’analyse de la structure locale. Appliquée à la segmentation de volumes biologiques en imagerie par tomographie d’émission de positrons (TEP) 3D dynamique, nous validons notre méthode sur des simulations Monte Carlo réalistes d’images TEP de fantômes numériques et présentons des résultats sur des images TEP dynamiques réelles. Les performances obtenues sur ce type d’images confirment l’intérêt de l’approche multicomposante de surfaces actives proposée.In this paper, we generalize the gradient vector flow field to vector-valued images. We base our method on the definition of a structure tensor that is calculated according to a blind estimation of contrast in the different channels and that exploits the whole spatiospectral information, hence reducing sensitivity to noise and better defining orientations of the force field. The resulting field takes profit of both magnitude and direction of the vectorvalued gradient. Applied to biological volume delineation in 3D dynamic Positron Emission Tomography (PET) imaging, we validate our method on realistic Monte Carlo simulations of numerical phantoms and present results on real dynamic PET data. Performances observed on such images confirm the potential of the proposed active surface approach for vector-valued data.
Subject: segmentation 3D; 3D segmentation
Publisher: Lavoisier
Date: 2014

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