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New Minimal Path Model for Tubular Extraction and Image Segmentation

dc.contributorParis Sciences et Lettres
dc.contributor.advisorCohen, Laurent David
dc.creatorChen, Da
dc.date.accessioned2017-05-23T13:52:14Z
dc.date.available2017-05-23T13:52:14Z
dc.date.issued2016-09
dc.identifier.urihttps://basepub.dauphine.fr/handle/123456789/16557
dc.description.abstractfrDans les domaines de l’imagerie médicale et de la vision par ordinateur, la segmentation joue un rôle crucial dans le but d’extraire les composantes intéressantes d’une image ou d’une séquence d’images. Elle est à l’intermédiaire entre le traitement d’images de bas niveau et les applications cliniques et celles de la vision par ordinateur de haut niveau. Ces applications de haut niveau peuvent inclure le diagnostic, la planification de la thérapie, la détection et la reconnaissance d'objet, etc. Parmi les méthodes de segmentation existantes, les courbes géodésiques minimales possèdent des avantages théoriques et pratiques importants tels que le minimum global de l’énergie géodésique et la méthode bien connue de Fast Marching pour obtenir une solution numérique. Dans cette thèse, nous nous concentrons sur les méthodes géodésiques basées sur l’équation aux dérivées partielles, l’équation Eikonale, afin d’étudier des méthodes précises, rapides et robustes, pour l’extraction de structures tubulaires et la segmentation d’image, en développant diverses métriques géodésiques locales pour des applications cliniques et la segmentation d’images en général.
dc.language.isoen
dc.subjectChemin minimal
dc.subjectGéodésique
dc.subjectÉquation différentielle partielle Eikonal
dc.subjectSegmentation d'images
dc.subjectStructure tubulaire segmentation
dc.subjectContours actifs
dc.subjectCourbe de elastica Euler
dc.subjectMeric Riemann
dc.subjectFinsler métrique
dc.subjectPeine de courbure
dc.subjectMéthode de marche rapide
dc.subjectMinimal path
dc.subjectGeodesic
dc.subjectEikonal partial differential equation
dc.subjectImage segmentation
dc.subjectTubular structure segmentation
dc.subjectActive contours
dc.subjectEuler elastica curve
dc.subjectRiemannian meric
dc.subjectFinsler metric
dc.subjectCurvature penalty
dc.subjectAst marching method
dc.subject.ddc515.3
dc.titleNouveaux modèles de chemins minimaux pour l'extraction de structures tubulaires et la segmentation d'images
dc.titleNew Minimal Path Model for Tubular Extraction and Image Segmentation
dc.typeThèsefr
dc.description.abstractenIn the fields of medical imaging and computer vision, segmentation plays a crucial role with the goal of separating the interesting components from one image or a sequence of image frames. It bridges the gaps between the low-level image processing and high level clinical and computer vision applications. Among the existing segmentation methods, minimal geodesics have important theoretical and practical advantages such as the global minimum of the geodesic energy and the well-established fast marching method for numerical solution. In this thesis, we focus on the Eikonal partial differential equation based geodesic methods to investigate accurate, fast and robust tubular structure extraction and image segmentation methods, by developing various local geodesic metrics for types of clinical and segmentation tasks. This thesis aims to applying different geodesic metrics based on the Eikonal framework to solve different image segmentation problems especially for tubularity segmentation and region-based active contours models, by making use of more information from the image feature and prior clinical knowledges. The designed geodesic metrics basically take advantages of the geodesic orientation or anisotropy, the image feature consistency, the geodesic curvature and the geodesic asymmetry property to deal with various difficulties suffered by the classical minimal geodesic models and the active contours models. The main contributions of this thesis lie at the deep study of the various geodesic metrics and their applications in medical imaging and image segmentation. Experiments on medical images and nature images show the effectiveness of the presented contributions.
dc.identifier.theseid2016PSLED037
dc.subject.ddclabelAnalyse


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