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Segmentation du rein et des lésions rénales en échographie de contraste 3D

Tissier, Anne-Marie; Corréas, Jean-Michel; Ardon, Roberto; Prevost, Raphaël; Cohen, Laurent D. (2011), Segmentation du rein et des lésions rénales en échographie de contraste 3D, Journée française de radiologie 2011, 2011-09, Paris, France

View/Open
84fe824c-1917-4ee2-a61d-4505d0de359d.txt (25.61Kb)
Type
Communication / Conférence
Date
2011
Conference title
Journée française de radiologie 2011
Conference date
2011-09
Conference city
Paris
Conference country
France
Pages
46
Metadata
Show full item record
Author(s)
Tissier, Anne-Marie
MedisysResearch Lab [Medisys]
Corréas, Jean-Michel
Department of Adult Radiology
Ardon, Roberto
MedisysResearch Lab [Medisys]
Prevost, Raphaël
CEntre de REcherches en MAthématiques de la DEcision [CEREMADE]
Cohen, Laurent D.
CEntre de REcherches en MAthématiques de la DEcision [CEREMADE]
Abstract (FR)
Objectifs Développer un outil de détection et segmentation du rein en échographie de contraste pour permettre une visualisation 3D et une quantification du volume du rein et des lésions rénales. Matériels et méthodes L'outil a été validé sur des images acquises après injection de 2.4mL de SonoVue (Bracco, Italie) chez 20 patients avant et après traitement par radiofréquences de cancers du rein. La segmentation du rein se déroule en deux étapes : l'initialisation consiste à chercher dans l'image un modèle simplifié du rein (sous la forme d'un ellipsoïde). Nous utilisons ensuite la texture de l'image afin de déformer ce modèle pour qu'il s'adapte précisément au bord du rein. Si nécessaire, l'utilisateur peut facilement guider le résultat en interagissant avec l'image. Résultats Malgré le manque de repères anatomiques et la qualité variable des images de contraste 3D - visibilité partielle du rein, présence de tumeurs, tissus brûlés ou kystes - notre algorithme fournit en quelques secondes une segmentation satisfaisante du rein et des lésions. Quelques interactions minimes et rapides suffisent pour augmenter la précision des résultats. Conclusion Nous avons développé un outil de segmentation et de recalage du volume rénal pour comparer et fusionner les volumes des cancers du rein avant et après traitement par radiofréquence.
Subjects / Keywords
segmenting 3-D images; Pattern recognition systems

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