Estimation robuste 3D dun champ de dformation pour le recalage non rigide de volumes crbraux - PowerPoint PPT Presentation

Title: Estimation robuste 3D dun champ de dformation pour le recalage non rigide de volumes crbraux


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Estimation robuste 3D dun champ de déformation
pour le recalage non rigide de volumes cérébraux

• Auteurs P. Hellier C. Barillot E. Mémin P.Pérez

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Contexte
Recalage monomodale intersujet
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IRM
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Plan

• I Utilisation du flot optique
• II Estimateurs robuste
• III Approche multirésolution et multigrille
• IV Résultats

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Equation du flot optique

• Hypothèse invariance de la luminance dun point
  physique entre deux images

f(s?s,t1)-f(s,t2)0
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Problème du flot optique

• Deux points ayant une même luminance ne
  correspondent pas forcément au même point
  physique dans limage

f(s?s,t1)-f(s,t2)0
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Fonction de coût
Flot optique
Terme de régulation
Flot optique évalue la différence de luminance
entre un point et son image par la transformation
Terme de régulation évalue la distance séparant
les champs de déformation deux points voisins
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Cas de figures (1)
ws
Idéal
s
wr
r
0
0
9
Cas de figures (2)
Erreur sur le voisin
0
20
10
Cas de figures (3)
Erreur sur la luminance
ws
s
r
wr
20
0
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Cas de figures (4)
Erreur médiane
10
10
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Estimateur robuste

• Problème On ne peut pas distinguer les cas de
  figures 2,3 et 4.

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Estimateur robuste

• Utilisation cas 2

20
0
0
200
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Estimateur robuste

• Utilisation cas 4

10
10
40
30
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Approche multirésolution
?k projection du champ au niveau k
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Approche multigrille

• Application

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Segmentation
Soit M intersection avec le masque de
segmentation
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Estimateur robuste
La minimisation de U est équivalente à la
minimisation de
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Propriétés
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Approche multigrille
F
E
On cherche à minimiser E en fonction de d pour
une grille
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Approche multigrille

• petit grande différence de luminance
• grand petite différence de luminance

• Etude de la moyenne et de la variance de d

s1gtgts3 et s4gtgts2
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Approche multigrille
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Approche multigrille

• La partition adaptative permet de raffiner
  lestimation avec une résolution de lordre du
  voxel dans les zones dintérêts, tout en évitant
  des efforts inutiles et coûteux ailleurs

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Résultats
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Résultats
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Conclusion

• Méthode de recalage validée
• Base de 18 patients
• En maltraitant les images
• Méthode intelligente
• Estimation des déformations dans les zones
  dintérêts
• Présence derreur dans les sillons (variabilité
  importante)