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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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La transformation géométrique d'une image requiert le choix d'un modèle de déformation sur lequel un certain nombre de contraintes peuvent être appliquées. Nous présentons dans cette partie différents modèles de déformation ainsi que les contraintes qu'il est possible d'y introduire. Nous abordons ensuite différents problèmes relatifs à la déformation d'une image, liés notamment à leur nature discrète.
Le choix du modèle de déformation est très important et est guidé par l'application sous-jacente et les informations a priori disponibles sur la nature de la transformation entre les images. Parmi les différents modèles de déformation proposés dans la littérature, nous distinguons les modèles linéaires (c'est-à-dire, qui peuvent s'exprimer sous la forme d'une relation matricielle linéaire sur les coordonnées homogènes) qui regroupent les transformations rigides, les similitudes, les transformations affines et projectives, et les modèles non linéaires qui ont un nombre de degrés de liberté (DDL) plus important. Une distinction peut aussi être faite entre les modèles globaux pour lesquels chaque paramètre a une influence sur l'ensemble de l'image et les modèles locaux pour lesquels les paramètres de déformation n'ont une influence que sur une région restreinte de l'image. Une illustration de la classification de ces différents modèles est donnée figure 4. Enfin, il est aussi possible de distinguer les transformations paramétriques, basées sur une formulation explicite du champ de déformation à l'aide d'un nombre fini de paramètres, et les transformations non paramétriques qui n'admettent, quant à elles, pas d'expression explicite, et qui sont définies comme la solution d'un problème donné, par exemple la minimisation d'une fonctionnelle d'énergie (par exemple, les méthodes variationnelles basées sur l'annulation du gradient de la fonction de coût ...
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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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