Un modèle déformable intégrant des relations spatiales pour la segmentation de structures cérébrales

Olivier Colliot (1) , Oscar Camara (2) , Isabelle Bloch (3)

1 Montreal Neurological Institute and Hospital
2 CMIC - Centre for Medical Image Computing
3 Lab-E3D - Laboratoire d'épistémologie et de didactiques des disciplines de Bordeaux

Cet article présente une méthodologie pour intégrer un nouveau type de contraintes, formées de relations spatiales, dans des modèles déformables. Les relations spatiales telles que les directions, les distances , les adjacences ou les symétries, constituent une formalisation de la description linguistique d'une image. Ces relations sont repré-sentées par des ensembles flous de l'espace 3D et sont intégrées dans le modèle déformable sous la forme d'une nouvelle force. Trois mé-thodes de construction d'une force externe à partir d'un ensemble flou représentant une relation spatiale sont introduites. Cette méthodologie est appliquée à la segmentation de structures cérébrales internes sur des Images par Résonance Magnétique (IRM). Les paramètres liés aux relations spatiales sont estimés lors d'une phase d'apprentissage. Les résultats obtenus montrent que l'utilisation des relations spatiales amé-liore significativement la segmentation des structures mal contrastées.

Mots clés: Key-words: spatial relations; imagerie cérébrale; segmentation d'images; actifs; ensembles flous; Mots-clés : relations spatiales; modèles déformables; snakes; contours; deformable models; active; contours; fuzzy sets; image segmentation; brain imaging

Domaines: Traitement du signal et de l'image [eess.SP]; Vision par ordinateur et reconnaissance de formes [cs.CV]; Imagerie médicale; Traitement des images [eess.IV]; Imagerie; Neurobiologie

Olivier Colliot, Oscar Camara, Isabelle Bloch. Un modèle déformable intégrant des relations spatiales pour la segmentation de structures cérébrales. Revue I3 - Information Interaction Intelligence, 2005, 5 (1), pp.29-58. ⟨hal-01413894⟩