Segmentation des tumeurs en imagerie médicale TEP basée sur la marche aléatoire 3D
Identifieur interne : 000594 ( Main/Exploration ); précédent : 000593; suivant : 000595Segmentation des tumeurs en imagerie médicale TEP basée sur la marche aléatoire 3D
Auteurs : Dago Pacôme Onoma [France] ; Su Ruan [France] ; Isabelle Gardin [France] ; Georges Alain Monnehan [Côte d'Ivoire] ; Romain Modzelewski [France] ; Pierre Vera [France]Source :
Descripteurs français
- mix :
Abstract
Cet article présente une méthode de segmentation automatique basée sur la Marche Aléatoire (MA). Face à certains problèmes de l'algorithme original telles que la dépendance vis-à-vis du choix de l'hyperparamètre \beta, ainsi que la probabilité d'un marcheur d'aller vers un label, fonction exclusivement du gradient d'intensité des niveaux de gris, nous proposons une approche permettant de résoudre ces problèmes. Elle consiste à rendre l'hyperparamètre \beta adaptatif et à intégrer la densité de probabilité des labels dans le système d'équations linéaires utilisé dans la MA. Nous avons développé une nouvelle version de la marche aléatoire permettant de segmenter les tumeurs en imagerie médicale par Tomographie d'Emission de Positons (TEP). Les résultats obtenus sur un fantôme physique et sur des données patients montrent que notre méthode est meilleure que l'algorithme original et une méthode récente de la littérature.
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Affiliations:
- Côte d'Ivoire, France
- Haute-Normandie, Région Normandie
- Le Havre, Rouen
- Université de Rouen, Université du Havre
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Face à certains problèmes de l'algorithme original telles que la dépendance vis-à-vis du choix de l'hyperparamètre \beta, ainsi que la probabilité d'un marcheur d'aller vers un label, fonction exclusivement du gradient d'intensité des niveaux de gris, nous proposons une approche permettant de résoudre ces problèmes. Elle consiste à rendre l'hyperparamètre \beta adaptatif et à intégrer la densité de probabilité des labels dans le système d'équations linéaires utilisé dans la MA. Nous avons développé une nouvelle version de la marche aléatoire permettant de segmenter les tumeurs en imagerie médicale par Tomographie d'Emission de Positons (TEP). Les résultats obtenus sur un fantôme physique et sur des données patients montrent que notre méthode est meilleure que l'algorithme original et une méthode récente de la littérature.</div></front></TEI><affiliations><list><country><li>Côte d'Ivoire</li><li>France</li></country><region><li>Haute-Normandie</li><li>Région Normandie</li></region><settlement><li>Le Havre</li><li>Rouen</li></settlement><orgName><li>Université de Rouen</li><li>Université du Havre</li></orgName></list><tree><country name="France"><region name="Région Normandie"><name sortKey="Onoma, Dago Pacome" sort="Onoma, Dago Pacome" uniqKey="Onoma D" first="Dago Pacôme" last="Onoma">Dago Pacôme Onoma</name></region><name sortKey="Gardin, Isabelle" sort="Gardin, Isabelle" uniqKey="Gardin I" first="Isabelle" last="Gardin">Isabelle Gardin</name><name sortKey="Modzelewski, Romain" sort="Modzelewski, Romain" uniqKey="Modzelewski R" first="Romain" last="Modzelewski">Romain Modzelewski</name><name sortKey="Ruan, Su" sort="Ruan, Su" uniqKey="Ruan S" first="Su" last="Ruan">Su Ruan</name><name sortKey="Vera, Pierre" sort="Vera, Pierre" uniqKey="Vera P" first="Pierre" last="Vera">Pierre Vera</name></country><country name="Côte d'Ivoire"><noRegion><name sortKey="Monnehan, Georges Alain" sort="Monnehan, Georges Alain" uniqKey="Monnehan G" first="Georges Alain" last="Monnehan">Georges Alain Monnehan</name></noRegion></country></tree></affiliations></record>Pour manipuler ce document sous Unix (Dilib)
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