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4-D Gradient Vector Flow : segmentation par surface active pour images multi-composantes

Résumé : Dans cet article, nous généralisons le flux de vecteurs gradients à la segmentation par surface active d'images 3-D à valeurs vectorielles. Nous basons notre méthode sur la définition d'un tenseur de structure multi-composantes pondéré exploitant l'intégralité de l'information de l'image pour réduire la sensibilité au bruit et améliorer la précision du modèle. Appliquée à la segmentation de volumes biologiques en imagerie par tomographie d'émission de positrons (TEP) dynamique, nous validons notre méthode sur des simulations Monte Carlo réalistes d'images TEP de fantômes numériques.
Document type :
Conference papers
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https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-00829425
Contributor : Cédric Demonceaux <>
Submitted on : Wednesday, June 5, 2013 - 8:12:04 AM
Last modification on : Friday, March 27, 2020 - 3:33:24 AM
Document(s) archivé(s) le : Friday, September 6, 2013 - 4:09:17 AM

File

30.pdf
Explicit agreement for this submission

Identifiers

  • HAL Id : hal-00829425, version 1

Citation

Vincent Jaouen, P. Gonzalez, Simon Stute, Irène Buvat, Denis Guilloteau, et al.. 4-D Gradient Vector Flow : segmentation par surface active pour images multi-composantes. ORASIS - Journées francophones des jeunes chercheurs en vision par ordinateur, Jun 2013, Cluny, France. ⟨hal-00829425⟩

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