Segmentation d'images IRM par une technique basée sur le détecteur multi échelles de Canny
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Date
2010-06-29
Authors
Journal Title
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Publisher
Université Mouloud Mammeri
Abstract
Dans  ce  travail,  nous  présentons  une  segmentation  d’image  par  résonance magnétique(IRM) basée sur le détecteur multi-échelle de canny. L’objectif visé est d’extraire une  tumeur  dans  une  IRM  du  cerveau  d’une   femme  de  74  ans  atteinte  d’une  tumeur (méningiome  frontale).   Nous  proposons  un  schéma  de représentation  multi-échelle  en utilisons  les  maxima  d’ondelette.la  transformation  en  ondelette  est  obtenu  par  projection orthogonal de l’image sur les espaces affines obtenu à partir de la base d’ondelette, on parle d’espace d’approximation et d’espace de détail. Les  valeurs des images d’approximation et de détail  sont  calculées  en  utilisons  un  paramètre  de  dilatation  et  un  paramètre  de  translation. 
Nous utilisons une transformation en ondelette discrète dyadique sans décimation. Ce signifie que  le  coefficient  de  dilatation  utilisé  est  2,  l’image  résultante  est  de  la  même  taille  que l’image originale. Apres la décomposition multi-échelle, on dispose d’un ensemble d’images d’approximation et d’images de détails. A partir de cette décomposition on calcul le module des  images  de  détails.  En  extrait  ensuite  les  maxima  locaux  de  ces  modules.  Ces  derniers 
constituent  une  décomposition  en  contours  multi-échelle  qui  peut  être  traitée  par  les techniques  classiques  d’étude  de  contour.  Pour  cela nous  calculons  la  décomposition  en gradient  multi-échelle  suivant  l’approche  de  canny. La  détection  de  Canny  repose  sur  une dérivée première d’une gaussienne. Un contour est détecté lorsque le module du gradient est maximal dans la direction du gradient. De plus, avant de calculer le gradient, il est nécessaire de lisser l’image par un noyau de convolution. Ce dernier est la dérivée d’une gaussienne. 
Le module des  coefficients de détails est  en  relation direct avec le  gradient de l’image.les maxima locaux correspondent aux zones de forte transition de l’image. Alors on dispose d’un ensemble de maxima à différentes échelles, l’objectif est de chaîner les contours à travers les échelles pour ne garder que les contours les plus significatifs. 
Cette méthode est applique aux IRM d’un cerveau sein ainsi que sur des images d’un cerveau atteint d’une tumeur, on comparant les deux résultats en aperçois bien la tumeur.
Description
89 f. : ill. ; 30 cm. (+ CD-Rom)
Keywords
Ondelette, Multi -échelle, Détecteur de Canny, IRM, Segmentation
Citation
Option : Télédétection