Outils statistiques pour l'analyse de formes dans des bases de données longitudinales : Applications à la neuro-anatomie normale et pathologique

Stanley Durrleman 1
1 ARAMIS - Algorithms, models and methods for images and signals of the human brain
Inria Paris-Rocquencourt, UPMC - Université Pierre et Marie Curie - Paris 6, ICM - Institut du Cerveau et de la Moëlle Epinière = Brain and Spine Institute
Résumé : Nous présentons une synthèse partielle des approches que nous avons développées pour l'analyse statistique de bases de données longitudinales de formes anatomiques. Nous présentons en particulier deux modèles de regression de formes pour estimer des trajectoires continues d'évolution à partir de quelques échantillons temporels. Ces méthodes sont illustrées sur des formes anatomiques variées, montrant le caractère générique des méthodes développées.
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Contributor : Sébastien Adam <>
Submitted on : Friday, May 9, 2014 - 11:43:37 AM
Last modification on : Tuesday, April 30, 2019 - 3:42:29 PM
Long-term archiving on : Saturday, August 9, 2014 - 11:10:57 AM

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Durrleman_RFIA_temporel.pdf
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  • HAL Id : hal-00988878, version 1

Citation

Stanley Durrleman. Outils statistiques pour l'analyse de formes dans des bases de données longitudinales : Applications à la neuro-anatomie normale et pathologique. Reconnaissance de Formes et Intelligence Artificielle (RFIA) 2014, Jun 2014, Rouen, France. 6 p. ⟨hal-00988878⟩

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