Spectral Clustering of Time-Intensity Signals: Application to Dynamic Contrast-Enhanced MR Images Segmentation

Abstract : In this paper, we propose to apply a spectral clustering approach to analyse dynamic contrast-enhance magnetic resonance (DCE-MR) time-intensity signals. This graph theory-based method allows for grouping of signals after space transformation. Grouped signals are then used to segment their related voxels. The number of clusters is automatically selected by maximizing the normalized modularity criterion. We have performed experiments with simulated data generated via pharmacokinetic modelling in order to demonstrate the feasibility and applicability of this kind of unsupervised approach.
Type de document :
Communication dans un congrès
Journées RITS 2015, Mar 2015, Dourdan, France. Actes des Journées RITS 2015, pp 116-117, 2015
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Contributeur : Frédérique Frouin <>
Soumis le : samedi 23 mai 2015 - 11:56:11
Dernière modification le : mardi 3 juillet 2018 - 11:43:20
Document(s) archivé(s) le : jeudi 20 avril 2017 - 08:00:35

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Guillaume Tartare, Denis Hamad, Mustapha Azahaf, Philippe Puech, Nacim Betrouni. Spectral Clustering of Time-Intensity Signals: Application to Dynamic Contrast-Enhanced MR Images Segmentation. Journées RITS 2015, Mar 2015, Dourdan, France. Actes des Journées RITS 2015, pp 116-117, 2015. 〈inserm-01154783〉

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