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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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Analyse d’images endoscopiques - Mosaïquage d’imagesCet article fait partie de l’offre
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revient finalement à résoudre le problème d'optimisation consistant à rechercher la transformation
(
étant l'espace de recherche des transformations), qui minimise une certaine fonction de coût E :
Nous proposons dans un premier temps une classification des différentes méthodes permettant de résoudre ce problème d'optimisation. Puis, nous décrivons différentes approches hiérarchiques permettant d'améliorer l'efficacité des méthodes d'optimisation. Enfin, nous évoquerons quelques considérations liées à la complexité algorithmique des méthodes de recalage.
Quatre catégories de méthodes d'optimisation peuvent être distinguées. La première catégorie regroupe les problèmes d'optimisation admettant une solution explicite. Ensuite, il est possible de distinguer les méthodes dites « d'ordre 0 » qui reposent simplement sur l'évaluation de la fonction d'énergie en un certain nombre de points, des méthodes d'ordre supérieur qui utilisent des informations supplémentaires sur le critère à optimiser, comme le gradient ou le hessien. La fonction de coût E ayant généralement un comportement multimodal, elle peut présenter de nombreux minima locaux vers lesquels les méthodes d'optimisation sont susceptibles de converger. La dernière catégorie de méthode d'optimisation comprend les méthodes dites « stochastiques » qui permettent, dans...
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TECHNOLOGIES POUR LA SANTÉ
(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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