Imagerie Médicale. LIRMM, Equipe ICAR. Benjamin GILLES, CR CNRS. Benjamin.gilles@inria.fr



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Reconstruction from PET images 1/2 Why do we need to quantify the noise level? Emission tomography-based diagnosis: B A RA o H: µ(a) µ(b) (you re sick) o H1: µ(a) = µ(b) (you re safe) RB Collab. CHRU Montpellier, médecine nucléaire O. Strauss, A. Lahrech, A. Rico, D. Mariano-Goulart and B. Telle A New Interval Based Algebraic Reconstruction Technique for Error Quantification of Emission Tomography Images, MICCAI 29, G.-Z. Yang et al. (Eds.), Part I, LNCS 5761, pp. 148 155, 29.

Reconstruction from PET images 2/2 Inverting the discrete Radon transform I1 I2 I3 I4 Quantifying the noise by using a model variation IN-1 IN O. Strauss, A. Lahrech, A. Rico, D. Mariano-Goulart and B. Telle A New Interval Based Algebraic Reconstruction Technique for Error Quantification of Emission Tomography Images, MICCAI 29, G.-Z. Yang et al. (Eds.), Part I, LNCS 5761, pp. 148 155, 29.

Plan - Reconstruction d'images (O. Strauss) - Analyse d'images Classification (G. Subsol) Segmentation (B. Gilles) - Modèles déformables (B. Gilles) Recalage d'images médicales Simulation biomécanique - Morphométrie 3d (G. Subsol)

Diagnostic Assisté par Ordinateur 1/4 - L utilisateur définit une zone d intérêt dans l image médicale Tomodensitométrie multiphasique - La zone d intérêt est analysée à partir des paramètres appris sur une base de données - reçoit des informations pour aider son diagnostic Collab. IMAIOS A. Quatrehomme, I. Millet, D. Hoa, G. Subsol et W. Puech Assessing the Classification of Liver Focal Lesions by Using Multi-phase Computer Tomography scans, Third MICCAI Int. Workshop on Medical Content-based Retrieval for Clinical Decision Support, p 8-91, 212.

Diagnostic Assisté par Ordinateur 2/4 Sain Sain Foie sain Lésions non cancéreuses Abc. Abcès Adé. Adénome Ang. Angiome HNF Hyperplasie Nodulaire Focale Lésions cancéreuses Kys. Kyste CHC Carcinome HépatoCellulaire Mét. Métastase 1 préinjection 2 artérielle 3 portale 4 tardive A. Quatrehomme, I. Millet, D. Hoa, G. Subsol et W. Puech Assessing the Classification of Liver Focal Lesions by Using Multi-phase Computer Tomography scans, Third MICCAI Int. Workshop on Medical Content-based Retrieval for Clinical Decision Support, p 8-91, 212.

Diagnostic Assisté par Ordinateur 3/4 Ensemble de descripteurs visuels Statistiques sur l histogramme des niveaux de gris [1]Ernst Ising, Beitrag zur Theorie des Ferromagnetismus, Zeitschrift für Physik A Hadrons and Nuclei, Springer, issue 1 volume 31 p. 253-258, 1925. Gaussian Markov Random Fields (GMRF) [3] M. Hassner and J. Sklansky, The use of Markov random fields as models of texture, Computer Graphics and Image Processing, 12:357 37, 198. Mesures de Law K. Laws. Rapid texture identification. In SPIE Vol. 238 Image Processing for Missile Guidance, p.376-38, 198. 8 Statistiques sur les histogrammes d Unser 6 SUM DIFF 4 2 1 2 3 4 5 6

Diagnostic Assisté par Ordinateur 4/4 MATRICE DE CONFUSION Etiquettes Lésions Sain Ang. Abc. Kyste HNF CHC Mét. Sain 37 Angiome 9 2 1 Abcès 1 1 4 Kyste 9 1 1 HNF 2 2 2 CHC 1 1 1 Métastase 3 13 Instances correctement étiquetées : 78 / 1 (78%) / précision,711 A. Quatrehomme, I. Millet, D. Hoa, G. Subsol et W. Puech Assessing the Classification of Liver Focal Lesions by Using Multi-phase Computer Tomography scans, Third MICCAI Int. Workshop on Medical Content-based Retrieval for Clinical Decision Support, p 8-91, 212.

Segmentation d'images 2D+t Cartographie dynamique du tremblement par echographie musculaire Flot optique Collab. CHRU Montpellier, neurologie Equipe DEMAR, INRIA-LIRMM Labex Numev Analyse fréquentielle

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Modèles déformables ue tiq ma e or i qu Inf aph Gr Im mé ager dic ie a le Modélisation Modèles 3d déformables Simulation Validation Biomécanique

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Approche par recalage Connaissance a priori Modèle + images de référence Données Patient 3D, 3D+t Introduction 4/7 Modèle patientspécifique Scanner, IRM... Benjamin GILLES Recalage

Skeleton registration Evolution in the space of feasible shapes and feasible poses Mix : As-rigid-as possible elastic deformations Shape statistical constraints Joint angle and shift limits Distance to data (image/surface) minimization Global-to-local resolution Introduction 7/7 Benjamin GILLES B. Gilles, L. Revéret, D.K. Pai, Creating and animating subject-specific anatomical models, Computer Graphics Forum, presented at Eurographics 11, 29(8), pp 234-2351, 21.

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