| contributor |
GREYC-ISMRA & Université de Caen, 6, bd Maréchal Juin, 14050 Caen
|
| Commissariat à l'énergie atomique, Centre Cycéron - Bd Becquerel - BP 5229, 140741 Caen
|
| creator |
REVENU (M.)
|
| BLOYET (D.)
|
| DESVIGNES (M.)
|
| ALLAIN (P.)
|
| TRAVERE (J.-M.)
|
| date |
2005-07-22T09:14:44Z
|
| 2005-07-22T09:14:44Z
|
| 1995
|
| |
| description |
The analysis of the cerebral activity on PET images is difficult because of thei r
limited spatial resolution and their low signal to noise ratio . This study requires
the merge of both information extracted from other digital images and expert
knowledge collected in atlases. These ones are related to standard anatomy and
they must be previously adapted to the specific morphology of the patient . To solv e
the problems encountered from acquisition to interpretation of images, a methodology
is proposed to obtain and merge individual data . The first stage consists in
an automatic fitting between PET and MRZ images, via an X–ray radiography . The
second stage tends to individualize anatomic atlases to enhance the PET image s
superimposition. For that purpose, a method to identify the brain sulci of a patien t
is presented. The general nature of the approach, the explicitation of knowledg e
and offusion mechanisms, and the accuracy of results are pointed up .
|
| L'étude de l'activité fonctionnelle cérébrale à partir d'images TEP est difficile à cause de la résolution spatiale limitée et du faible rapport signal sur bruit de celles-ci. Cette étude nécessite l'utilisation conjointe et la fusion d'informations provenant de différentes modalités d'images numériques et de connaissances expertes modélisées dans des atlas. Ces derniers se rapportant à une anatomie standard, il est fondamental de les adapter auparavant à la morphologie spécifique du patient concerné. Pour résoudre au mieux les problèmes rencontrés depuis l'acquisition de l'image à l'identification des différentes zones, nous proposons dans cet article une méthodologie pour obtenir des données individualisées et pour les fusionner. La première étape fait intervenir un processus automatique de recalage de l'image TEP avec une image RM, via une radiographie par Rayons X, par l'introduction d'informations a priori extraites d'un atlas. La seconde étape vise à individualiser les atlas anatomiques pour que la superposition avec les images TEP soit plus précise. Dans cette optique, une méthode d'identification des sillons du cortex d'un patient sur une image RM 3D est présentée. L'accent est mis sur la généralité de la démarche, sur l'explicitation des connaissances et des mécanismes de fusion, et sur l'évaluation des résultats en fonction des images traitées.
|
| format |
52628 bytes
|
| application/pdf
|
| identifier |
Traitement du Signal [Trait. Signal], 1995, Vol. 12, N° 5, p. 465-477
|
| 0765-0019 |
| language |
en_US
|
| publisher |
GRETSI, Saint Martin d'Hères, France
|
| rights |
http://irevues.inist.fr/IMG/pdf/Licence.pdf
|
| source |
Traitement du Signal [Trait. Signal], ISSN 0765-0019, 1995, Vol. 12, N° 5, p. 465-477
|
| subject |
Image tridimensionnelle
|
| Segmentation
|
| Encéphale
|
| Image numérique
|
| Homme
|
| Tomoscintigraphie
|
| Positon
|
| Technique
|
| title |
5 - Fusion individuelle de données cérébrales multimodales : informations issues d'images numériques et connaissances expertes
|
| Individual merging of multimodal cerebral data : Information extracted from digital images and expert knowledge
|
| type |
Article
|