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Analyse et traitement d'images anatomiques en IRM cérébraleArticle de référence | Réf : MED910 v1
Auteur(s) : Vincent NOBLET, Christian HEINRICH, Fabrice HEITZ, Jean-Paul ARMSPACH
Date de publication : 10 nov. 2013
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À l'issue de l'estimation d'un recalage, il y a deux types d'informations intéressantes à visualiser : les images recalées et le champ de déformation estimé.
Visualisation des images
La visualisation des images recalées est intéressante principalement dans deux cas de figure. Le premier cas concerne le recalage d'images d'un même individu provenant de modalités différentes, afin de fusionner l'information des différentes modalités. Pour ce faire, il est possible, soit de considérer une superposition des images en considérant des palettes de couleurs différentes (figure 10 a), soit d'afficher les images côte à côte en utilisant un curseur synchronisé (figure 10 b). Le second cas concerne le suivi longitudinal d'un individu, où il s'agit d'observer les changements apparus entre deux examens. Dans ce cas, il est aussi possible d'afficher en alternance chacune des deux images recalées, l'œil étant plus sensible dans ce mode d'affichage dynamique aux changements survenus dans les images. Un autre mode de visualisation est la visualisation 3D avec plans de coupe (figure 11). Ce mode de visualisation peut être particulièrement adapté pour localiser dans l'espace certaines structures segmentées (structures anatomiques, tumeurs...).
Visualisation des champs de déformation
Dans le contexte de l'utilisation du recalage non rigide, il peut être intéressant de visualiser le champ de déformation estimé. Il est notamment possible de considérer des indicateurs scalaires caractérisant le champ de déformation en chaque point, par exemple le module ou le jacobien. Le jacobien est particulièrement intéressant à analyser car il représente la variation locale de volume induite par la transformation. Ainsi, il permet de repérer aisément les lieux de fortes contractions ou dilatations qui peuvent être révélatrices de croissance de tumeur ou d'atrophie de certaines structures anatomiques (figure 12). Il est aussi...
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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) - ASHBURNER...
Fusion en traitement d'images : spécificités et approches numériques.
Logiciels de recalage d'images médicales
AIR (Automated Image Registration) : https://www.nitrc.org/projects/air/
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 : https://idoimaging.com/programs/225
SPM (Statistical Parametric Mapping) : http://www.fil.ion.ucl.ac.uk/spm/
ANTS (Advanced Normalization Tools) : http://www.picsl.upenn.edu/ANTS/
Elastix : https://www.elastix.org/
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