Fuzzy Knowledge-based Recognition of Internal Structures of the head

Résumé : Nous proposons une méthode basée sur la connaissance a priori pour la segmentation et la reconnaissance des formes des structures internes du cerveau en IRM. Les connaissances sur les formes des structures et les distances entre elles, provenant de l'atlas de Talairach, sont modélisées par un champ flou en utilisant une analogie avec la distribution du potentiel d'électrostatique. Une sursegmentation est d'abord effectuée sur le cerveau pour obtenir des régions homogènes. La reconnaissance des structures est ensuite obtenue par la classification des régions utilisant un algorithme génétique, suivie par un affinement au niveau du pixel. Les connaissances floues modélisées sont utilisées dans ces deux étapes. La performance de la méthode proposée est validée par référence aux résultats manuels en utilisant 4 indices de quantification.
Type de document :
Communication dans un congrès
18e colloque GRETSI sur le traitement du signal et des images, 2001, Toulouse, France. pp.465-468, 2001
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Contributeur : Image Greyc <>
Soumis le : lundi 17 mars 2014 - 23:34:16
Dernière modification le : mardi 5 juin 2018 - 10:14:42
Document(s) archivé(s) le : mardi 17 juin 2014 - 14:23:36

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  • HAL Id : hal-00960311, version 1

Citation

Su Ruan, Jing-Hao Xue, Bruno Moretti, Marinette Revenu, Daniel Bloyet. Fuzzy Knowledge-based Recognition of Internal Structures of the head. 18e colloque GRETSI sur le traitement du signal et des images, 2001, Toulouse, France. pp.465-468, 2001. 〈hal-00960311〉

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