Fusion individuelle de données cérébrales multimodales : informations issues d'images numériques et connaissances expertes

Résumé : L'étude de l'activité fonctionnelle cérébrale à partir d'images TEP est difficile à cause de la résolution spatiale limitée et du faible rapport signal sur bruit de celles-ci. Cette étude nécessite l'utilisation conjointe et la fusion d'informations provenant de différentes modalités d'images numériques et de connaissances expertes modélisées dans des atlas. Ces derniers se rapportant à une anatomie standard, il est fondamental de les adapter auparavant à la morphologie spécifique du patient concerné. Pour résoudre au mieux les problèmes rencontrés depuis l'acquisition de l'image à l'identification des différentes zones, nous proposons dans cet article une méthodologie pour obtenir des données individualisées et pour les fusionner. La première étape fait intervenir un processus automatique de recalage de l'image TEP avec une image RM, via une radiographie par Rayons X, par l'introduction d'informations a priori extraites d'un atlas. La seconde étape vise à individualiser les atlas anatomiques pour que la superposition avec les images TEP soit plus précise. Dans cette optique, une méthode d'identification des sillons du cortex d'un patient sur une image RM 3D est présentée. L'accent est mis sur la généralité de la démarche, sur l'explicitation des connaissances et des mécanismes de fusion, et sur l'évaluation des résultats en fonction des images traitées.
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Traitement du Signal, Lavoisier, 1995, 12 (5), pp.465-477
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Soumis le : vendredi 21 mars 2014 - 11:21:41
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Marinette Revenu, Daniel Bloyet, Michel Desvignes, Pascal Allain, Jean-Marcel Travère. Fusion individuelle de données cérébrales multimodales : informations issues d'images numériques et connaissances expertes. Traitement du Signal, Lavoisier, 1995, 12 (5), pp.465-477. 〈hal-00962397〉

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