François Chung, Ph.D.

Tag: imagen médica

CVIU 2013 - Artículo de revista científica

CVIU 2013 – Artículo de revista científica

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Publicación

François Chung, Hervé Delingette; Regional appearance modeling based on the clustering of intensity profiles; In: Computer Vision and Image Understanding (CVIU), 117 (6), pp. 705-717, 2013.

Abstract

Model-based image segmentation is a popular approach for the segmentation of anatomical structures from medical images because it includes prior knowledge about the shape and appearance of structures of interest. This paper focuses on the formulation of a novel appearance prior that can cope with large variability between subjects, for instance due to the presence of pathologies. Instead of relying on Principal Component Analysis (PCA) such as in Statistical Appearance Models (SAMs), our approach relies on a multimodal intensity profile atlas from which a point may be assigned to several profile modes consisting of a mean profile and its covariance matrix. These profile modes are first estimated without any intra-subject registration through a boosted Expectation-Maximization (EM) classification based on spectral clustering. Then, they are projected on a reference mesh whose role is to store the appearance information in a common geometric representation. We show that this prior leads to better performance than the classical monomodal PCA approach while relying on fewer profile modes.

Palabras clave

  • appearance modeling
  • medical imaging
  • model-based image segmentation
  • unsupervised clustering

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Plataforma GIMIAS

Plataforma GIMIAS

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Proyecto UPF @Barcelona, España (2012). GIMIAS (Graphical Interface for Medical Image Analysis and Simulation) es una plataforma de desarrollo cuyo objetivo es resolver cálculos relacionados con imágenes biomédicas y simulaciones personalizadas. Esta plataforma es extensible mediante plugins desarrollados para problemas específicos. Además, GIMIAS proporciona una plataforma para el desarrollo eficiente de prototipos para fines clínicos y de investigación.

GIMIAS está especialmente diseñado para integrar herramientas del tratamiento de imágenes médicas, de la modelización computacional, de los métodos numéricos y de la computación gráfica para proporcionar a los desarrolladores científicos y a los investigadores una plataforma de código abierto que les permite crear una amplia variedad de herramientas. El objetivo de GIMIAS es combinar herramientas de diferentes áreas de investigación y proporcionar así una plataforma de tipo workflow para la investigación multidisciplinaria, el estudio clínico y el desarrollo de productos comerciales.

Algunas de las principales características de GIMIAS incluyen:

  • el procesamiento de imágenes multimodales;
  • la creación de modelos personalizados;
  • la simulación numérica;
  • la visualización de los resultados de simulación.

Como Ingeniero de Software Científico dentro del equipo GIMIAS, mi trabajo consiste en desarrollar, optimizar, probar e instalar soluciones de software para aplicaciones ortopédicas. Más precisamente, soy responsable del desarrollo de software para el proyecto MySpine, financiado por el programa FP7 de la UE, y para los proyectos 3D-FemOs y VERTEX, financiados por Cataluña y el programa ACC1Ó. MySpine tiene como objetivo crear una herramienta clínica de predicción para proporcionar a los médicos el análisis biomecánico personalizado de sus pacientes. Respeto a los proyectos 3D-FemOs y VERTEX, tienen como objetivo mejorar tanto el diagnóstico de la osteoporosis como la prevención de las fracturas de cadera (3D-FemOs) y de vértebras (VERTEX).

Referencias

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Mines 2012 - Artículo de revista especializada

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Publicación

François Chung; De l'imagerie médicale à la médecine du futur; Mines Revue des Ingénieurs, 458, pp. 53-56, 2012.

Abstract

Depuis ses débuts, l'imagerie médicale a pour objectif de fournir aux radiologues des images médicales afin de les aider dans leur diagnostic. Avec l'avancée des techniques d'acquisition, les radiologues se retrouvent à analyser des images de plus en plus complexes et dans des quantités de plus en plus importantes. Du côté de la recherche, cela se traduit par une collaboration entre physique médicale, radiologie et imagerie médicale. Les physiciens ont pour objectif d'améliorer la qualité et la résolution des images médicales. Ces améliorations permettent d'aider les radiologues dans leur diagnostic et à la communauté de l'imagerie médicale de pouvoir extraire des informations plus précises. Cette collaboration permet non seulement d'avancer dans les sciences médicales (ex. étude de l'anatomie et physiologie), mais également dans les applications cliniques (ex. détection de maladies et planification de thérapie).

Referencias

Publicación

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Versión en línea (Ingénieurs Belges)

L'Ing. 2012 - Artículo de revista especializada

L’Ing. 2012 – Artículo de revista especializada

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Publicación

François Chung; L'imagerie médicale: Un domaine d'ingénieurie et de recherche au service de la société; L'Ing., 17, pp. 10-12, 2012.

Abstract

Depuis ses débuts, l'imagerie médicale a pour objectif de fournir aux radiologues des images médicales afin de les aider dans leur diagnostic. Avec l'avancée des techniques d'acquisition, les radiologues se retrouvent à analyser des images de plus en plus complexes et dans des quantités de plus en plus importantes. Du côté de la recherche, cela se traduit par une collaboration entre physique médicale, radiologie et imagerie médicale. Les physiciens ont pour objectif d'améliorer la qualité et la résolution des images médicales. Ces améliorations permettent d'aider les radiologues dans leur diagnostic et à la communauté de l'imagerie médicale de pouvoir extraire des informations plus précises. Cette collaboration permet non seulement d'avancer dans les sciences médicales (ex. étude de l'anatomie et physiologie), mais également dans les applications cliniques (ex. détection de maladies et planification de thérapie).

Referencias

LAP 2011 - Libro

LAP 2011 – Libro

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Publicación

François Chung; Regional appearance modeling for model-based image segmentation: Methodological approaches to improve the accuracy of model-based image segmentation; Lambert Academic Publishing (LAP), Saarbrücken, 2011; ISBN: 978-3844322095.

Abstract

This thesis presents a novel appearance prior for model-based image segmentation. This appearance prior, denoted as Multimodal Prior Appearance Model (MPAM), is built upon an Expectation–Maximization (EM) clustering of intensity profiles with model order selection to automatically select the number of profile classes. Unlike classical approaches based on Principal Component Analysis (PCA), the clustering is considered as regional because intensity profiles are classified for each mesh and not for each vertex. Comparative results on liver profiles from Computed Tomography (CT) images show that MPAM outperforms PCA-based appearance models. Finally, methods for the analysis of lower limb structures from Magnetic Resonance (MR) images are presented. A first part deals with the creation of subject-specific models for kinematic simulations of the lower limbs. In a second part, the performance of statistical models is compared in the context of lower limb bone segmentation when only a small number of datasets is available for training.

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