Statistical shape modeling of low level visual area borders.

Isabelle Corouge 1 Michel Dojat 2, * Christian Barillot 1
* Auteur correspondant
1 VisAGeS - Vision, Action et Gestion d'informations en Santé
INSERM - Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale : U746, Inria Rennes – Bretagne Atlantique , IRISA-D5 - SIGNAUX ET IMAGES NUMÉRIQUES, ROBOTIQUE
Abstract : This paper proposes a statistical modeling of functional landmarks delimiting low level visual areas which are highly variable across individuals. Low level visual areas are first precisely delineated by fMRI retinotopic mapping which provides detailed information about the correspondence between the visual field and its cortical representation. The model is then built by learning the variability within a given training set. It relies on an appropriate data representation and on the definition of an intrinsic coordinate system common to all visual maps. This allows to build a consistent training set on which a principal component analysis is eventually applied. Our approach constitutes a first step toward a functional landmark-based probabilistic atlas of low level visual areas.
Type de document :
Article dans une revue
Medical Image Analysis, Elsevier, 2004, 8 (3), pp.353-60. 〈10.1016/j.media.2004.06.023〉
Liste complète des métadonnées

Littérature citée [13 références]  Voir  Masquer  Télécharger

http://www.hal.inserm.fr/inserm-00402298
Contributeur : Michel Dojat <>
Soumis le : lundi 1 mars 2010 - 15:04:20
Dernière modification le : mercredi 16 mai 2018 - 11:23:10
Document(s) archivé(s) le : mardi 15 juin 2010 - 17:57:56

Fichier

MedIA.pdf
Fichiers éditeurs autorisés sur une archive ouverte

Identifiants

Citation

Isabelle Corouge, Michel Dojat, Christian Barillot. Statistical shape modeling of low level visual area borders.. Medical Image Analysis, Elsevier, 2004, 8 (3), pp.353-60. 〈10.1016/j.media.2004.06.023〉. 〈inserm-00402298〉

Partager

Métriques

Consultations de la notice

263

Téléchargements de fichiers

175