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Analyse et traitement d'images anatomiques en IRM cérébrale| Réf : MED910 v1
Auteur(s) : Vincent NOBLET, Christian HEINRICH, Fabrice HEITZ, Jean-Paul ARMSPACH
Date de publication : 10 nov. 2013
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La présence de bruit et de valeurs aberrantes dans les images peut dégrader de manière importante la qualité du recalage. Il peut, dans certains cas, être intéressant d'effectuer un prétraitement sur les images pour réduire le niveau de bruit grâce à des méthodes de débruitage, ou pour corriger certains artefacts liés à l'acquisition.
l'origine des valeurs aberrantes peut être liée à des artefacts d'acquisition ou à des modifications pathologiques des tissus imagés, par exemple l'apparition de lésions ou la présence d'une tumeur.
La sensibilité d'une méthode de recalage au bruit et aux valeurs aberrantes est étroitement liée à la quantité d'informations disponibles pour estimer le recalage et au nombre de paramètres à estimer. Plus le nombre de degrés de liberté de la transformation est important, plus l'estimation des paramètres est susceptible d'être sensible au bruit et aux valeurs aberrantes. Inversement, dans le cas, par exemple, d'un recalage basé sur des points appariés, plus le nombre de points est important, plus l'estimation des paramètres est robuste au bruit. Un autre facteur qui permet d'améliorer la robustesse d'une méthode de recalage est l'ajout de contraintes sur le modèle de déformation, par exemple en termes de régularité ou de bijectivité (§ 4.2), ou d'a priori sur le domaine de variation des paramètres à estimer.
Des connaissances a priori sur la modélisation du bruit peuvent aussi être introduites au niveau de la fonction de similarité (§ 3). Par exemple,...
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TECHNOLOGIES BIOMÉDICALES
(1) - AMIT (Y.) - A nonlinear variational problem for image matching. - SIAM Journal on Scientific Computing, 5(1), p. 207-224 (1994).
(2) - ARSIGNY (V.), PENNEC (X.), AYACHE (N.) - Polyrigid and polyaffine transformations : a novel geometrical tool to deal with non-rigid deformations – Applications to the registration of histological slices. - Medical Images Analysis, 9(6), p. 507-523, déc. 2005.
(3) - ASHBURNER (J.), ANDERSSON (J.), FRISTON (K.) - Image registration using a symmetric prior – in three dimensions. - Human Brain Mapping, 9(4), p. 212-225 (2000).
(4) - ASHBURNER (J.), FRISTON (K.J.) - Nonlinear spatial normalization using basis functions. - Human Brain Mapping, 7, p. 254-266 (1999).
(5) - ASHBURNER (J.), FRISTON (K.) - Voxel-based morphometry – The methods. - NeuroImage, 11, p. 805-821 (2000).
(6)...
Logiciels de recalage d'images médicales
AIR (Automated Image Registration) : http://www.bishopw.loni.ucla.edu/air5/
FSL (the FMRIB Software Library) : http://www.fmrib.ox.ac.uk/fsl/
HAMMER : https://www.rad.upenn.edu/sbia/software/index.html
ITK (Insight Segmentation and Registration Toolkit) : http://www.itk.org/
Medipy : http://www.code.google.com/p/medipy/
MRIWarp : http://www.hendrix.imm.dtu.dk/software/
SPM (Statistical Parametric Mapping) : http://www.fil.ion.ucl.ac.uk/spm/
ANTS (Advanced Normalization Tools) : http://www.picsl.upenn.edu/ANTS/
Elastix : http://www.elastix.isi.uu.nl/
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