4-D Gradient Vector Flow : segmentation par surface active pour images multi-composantes - IN2P3 - Institut national de physique nucléaire et de physique des particules Access content directly
Conference Papers Year : 2013

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

Abstract

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.
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Dates and versions

hal-00829425 , version 1 (05-06-2013)

Identifiers

  • HAL Id : hal-00829425 , version 1

Cite

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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