Segmentation 3D multi-objets d'images scanner cardiaques : une approche multi-agents - Université de Rennes Accéder directement au contenu
Article Dans Une Revue Innovation and Research in BioMedical engineering Année : 2009

Segmentation 3D multi-objets d'images scanner cardiaques : une approche multi-agents

Résumé

Nous proposons une nouvelle méthode de segmentation permettant une détection multi-objets, semi-interactive et à caractère générique, appliquée à l'extraction de structures cardiaques en imagerie scanner multibarettes. L'approche proposée repose sur l'élaboration d'un schéma multi-agents combiné à une méthode de classification supervisée qui permet l'introduction d'a priori dans le processus de segmentation ainsi que des temps de calcul rapides. Le système multi-agents proposé est centralisé autour d'un agent communiquant qui contrôle une population d'agents situés dans l'image dont le rôle est d'assurer la segmentation au moyen d'interactions de type coopératif et compétitif. La méthode proposée a été testée sur plusieurs bases de données patient. Quelques résultats représentatifs sont finalement présentés et discutés.
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Origine : Fichiers produits par l'(les) auteur(s)
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Dates et versions

inserm-00429161 , version 1 (04-11-2009)

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Citer

Julien Fleureau, Mireille Garreau, Dominique Boulmier, Christophe Leclercq, Alfredo I. Hernandez. Segmentation 3D multi-objets d'images scanner cardiaques : une approche multi-agents. Innovation and Research in BioMedical engineering, 2009, 30 (3), pp.104-113. ⟨10.1016/j.irbm.2009.04.002⟩. ⟨inserm-00429161⟩
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