Une approche a contrario pour la détection de changements dans des images IRM multimodales 3D

François Rousseau (1) , Sylvain Faisan (1) , Fabrice Heitz (1) , Jean-Paul Armspach (2) , Yves Chevalier (2) , Frédéric Blanc (2) , Jérôme de Sèze (2) , Lucien Rumbach (2)

1 LSIIT - Laboratoire des Sciences de l'Image, de l'Informatique et de la Télédétection
2 LNV - Laboratoire de Neuroimagerie in Vivo

La détection de changements significatifs entre deux images demeure un problème délicat. Dans ce contexte, une méthodologie récemment proposée par Desolneux et coll. émerge : l'approche a contrario. Il s'agit d'une approche non paramétrique présentant l'avantage de prendre en compte dans le processus de décision l'information contextuelle et différentes valeurs de seuil de détection. Nous étendons ici cette approche de manière à traiter des images multimodales desquelles sont extraites différentes images de mesure. Pour cela, deux règles de fusion sont développées de manière à combiner l'information provenant des images de mesure et celle provenant des différents seuils de détection. De plus, une nouvelle règle de décision, basée sur des tests de permutation, est proposée. La méthodologie a contrario est décrite dans la Section 1. Nous proposerons ensuite un nouveau cadre statistique dans la section 2. Enfin, la section 3 illustre l'application de la méthode pour de la détection de changements dans des images IRM dans le contexte de la sclérose en plaques.

Mots clés: détection de changements; méthode a contrario; approche statistique

Domaines: Traitement des images [eess.IV]

François Rousseau, Sylvain Faisan, Fabrice Heitz, Jean-Paul Armspach, Yves Chevalier, et al.. Une approche a contrario pour la détection de changements dans des images IRM multimodales 3D. 2007. ⟨hal-00152717⟩