3D Curves Tracking and its Application to Cortical Sulci Detection

Christophe Renault 1 Michel Desvignes 1 Marinette Revenu 1
1 Equipe Image - Laboratoire GREYC - UMR6072
GREYC - Groupe de Recherche en Informatique, Image, Automatique et Instrumentation de Caen
Abstract : Automatic labelling and identification of cerebral structure, such as cortical sulci, are useful in neurology, surgery planning, etc... In this paper, a method to detect the valley of the cortical sulci is presented. The aim of the method is to achieve the sulci medial surface. The method applied on MRI data, is based on geometrical features (curvature) which doesn't require the accurate segmentation of the cerebral cortex. We use a sub-voxel precision tracking. The minimum curvature vector in each point allows successive displacement along the valley of sulci. Partial derivatives provide the differential characteristics.
Type de document :
Communication dans un congrès
IEEE International Conference on Image Processing, Sep 2000, Vancouver, Canada. pp.491-494, 2000
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Soumis le : lundi 13 mai 2013 - 16:31:20
Dernière modification le : mardi 5 juin 2018 - 10:14:42
Document(s) archivé(s) le : lundi 19 août 2013 - 15:55:16

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Christophe Renault, Michel Desvignes, Marinette Revenu. 3D Curves Tracking and its Application to Cortical Sulci Detection. IEEE International Conference on Image Processing, Sep 2000, Vancouver, Canada. pp.491-494, 2000. 〈hal-00821982〉

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