Segmentation du contour de l'endocarde sur des séquences d'images d'échographie cardiaque

Jérome Lebossé 1 François Lecellier 1 Marinette Revenu 1 Eric Saloux 2
1 Equipe Image - Laboratoire GREYC - UMR6072
GREYC - Groupe de Recherche en Informatique, Image, Automatique et Instrumentation de Caen
Résumé : La segmentation d'images échocardiographiques fait l'objet de nombreuses recherches. Cet article propose une méthode utilisant les Modèles Actifs de Mouvement et d'Apparence (AAMM) combinés avec une prise en compte de la sémantique de l'image. Les AAMM peuvent modéliser les différents paramètres de l'image comme la forme du ventricule gauche, sa texture interne et l'aspect temporel des images. Concernant la sémantique de l'image, nous avons inclus la texture du myocarde dans le modèle. L'écart entre la segmentation experte et la segmentation automatique a ensuite été déterminé par des mesures telles que la mesure de Vinet et la distance de Hamming et des mesures morphologiques. Nous avons donc pu vérifier que nos résultats sont proches de la segmentation experte.
Type de document :
Communication dans un congrès
GRETSI 2005, 2005, Louvain-la-Neuve, Belgique. pp.537-540, 2005
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Soumis le : lundi 17 mars 2014 - 18:20:55
Dernière modification le : lundi 4 mars 2019 - 11:18:08
Document(s) archivé(s) le : mardi 17 juin 2014 - 10:35:45

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Jérome Lebossé, François Lecellier, Marinette Revenu, Eric Saloux. Segmentation du contour de l'endocarde sur des séquences d'images d'échographie cardiaque. GRETSI 2005, 2005, Louvain-la-Neuve, Belgique. pp.537-540, 2005. 〈hal-00022748〉

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