Interpolation and Averaging of Multi-Compartment Model Images

Renaud Hedouin 1, * Olivier Commowick 1 Aymeric Stamm 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
2 CRL - Computational Radiology Laboratory [Boston]
Abstract : Multi-compartment diffusion models (MCM) are increasingly used to characterize the brain white matter microstructure from diffusion MRI. We address the problem of interpolation and averaging of MCM images as a simplification problem based on spectral clustering. As a core part of the framework, we propose novel solutions for the averaging of MCM compartments. Evaluation is performed both on synthetic and clinical data, demonstrating better performance for the “covariance analytic” averaging method. We then present an MCM template of normal controls constructed using the proposed interpolation.
Type de document :
Communication dans un congrès
18th International Conference on Medical Image Computing and Computer Assisted Intervention (MICCAI), Oct 2015, Munich, Germany. 9350, pp.354-362, 2015, 〈10.1007/978-3-319-24571-3_43〉
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Contributeur : Olivier Commowick <>
Soumis le : jeudi 15 octobre 2015 - 10:11:28
Dernière modification le : mercredi 16 janvier 2019 - 17:14:03
Document(s) archivé(s) le : jeudi 27 avril 2017 - 04:45:57

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Renaud Hedouin, Olivier Commowick, Aymeric Stamm, Christian Barillot. Interpolation and Averaging of Multi-Compartment Model Images. 18th International Conference on Medical Image Computing and Computer Assisted Intervention (MICCAI), Oct 2015, Munich, Germany. 9350, pp.354-362, 2015, 〈10.1007/978-3-319-24571-3_43〉. 〈inserm-01185733〉

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