Multiple Sclerosis lesion segmentation using an automated multimodal Graph Cut

Jeremy Beaumont 1 Olivier Commowick 1, * 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 : In this paper, we present an algorithm for Multiple Sclerosis (MS) lesion segmentation. Our method is fully automated and includes three main steps: 1. the computation of a rough total lesion load in order to optimize the parameter set of the following step; 2. the detection of lesions by graph cut initialized with a robust Expectation-Maximization (EM) algorithm; 3. the application of rules to remove false positives and to adjust the contour of the detected lesions. Our algorithm will be tested on the FLI 2016 MSSEG challenge data.
Keywords : Graph Cut Multiple sclerosis Expectation-Maximization Tissue classification
Type de document :
Communication dans un congrès
O. Commowick; F. Cervenansky; R. Ameli. Proceedings of the 1st MICCAI Challenge on Multiple Sclerosis Lesions Segmentation Challenge Using a Data Management and Processing Infrastructure – MICCAI-MSSEG, Oct 2016, Athens, Greece. pp.1-8, 2016
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Contributeur : Nathalie Duchange <>
Soumis le : jeudi 15 décembre 2016 - 15:41:46
Dernière modification le : lundi 4 mars 2019 - 14:07:47
Document(s) archivé(s) le : jeudi 16 mars 2017 - 18:02:15

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Citation

Jeremy Beaumont, Olivier Commowick, Christian Barillot. Multiple Sclerosis lesion segmentation using an automated multimodal Graph Cut. O. Commowick; F. Cervenansky; R. Ameli. Proceedings of the 1st MICCAI Challenge on Multiple Sclerosis Lesions Segmentation Challenge Using a Data Management and Processing Infrastructure – MICCAI-MSSEG, Oct 2016, Athens, Greece. pp.1-8, 2016. 〈inserm-01417378〉

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