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Segmentation 3D multi-objets d'images scanner cardiaques : une approche multi-agents

Résumé : Nous proposons une nouvelle méthode de segmentation permettant une détection multi-objets, semi-interactive et à caractère générique, appliquée à l'extraction de structures cardiaques en imagerie scanner multibarettes. L'approche proposée repose sur l'élaboration d'un schéma multi-agents combiné à une méthode de classification supervisée qui permet l'introduction d'a priori dans le processus de segmentation ainsi que des temps de calcul rapides. Le système multi-agents proposé est centralisé autour d'un agent communiquant qui contrôle une population d'agents situés dans l'image dont le rôle est d'assurer la segmentation au moyen d'interactions de type coopératif et compétitif. La méthode proposée a été testée sur plusieurs bases de données patient. Quelques résultats représentatifs sont finalement présentés et discutés.
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https://www.hal.inserm.fr/inserm-00429161
Contributor : Lotfi Senhadji <>
Submitted on : Wednesday, November 4, 2009 - 10:54:13 AM
Last modification on : Monday, July 20, 2020 - 10:42:06 AM
Long-term archiving on: : Wednesday, June 23, 2010 - 3:21:10 PM

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IRBM_LTSI.pdf
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Julien Fleureau, Mireille Garreau, Dominique Boulmier, Christophe Leclercq, Alfredo Hernandez. Segmentation 3D multi-objets d'images scanner cardiaques : une approche multi-agents. Innovation and Research in BioMedical engineering, Elsevier Masson, 2009, 30 (3), pp.104-113. ⟨10.1016/j.irbm.2009.04.002⟩. ⟨inserm-00429161⟩

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