François Chung, Ph.D.

Tag: miembro inferior

LAP 2011 - Libro

LAP 2011 – Libro

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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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Publicación

François Chung; Regional appearance modeling for deformable model-based image segmentation; Tesis doctoral (Ph.D. Thesis), Mines ParisTech, Centre de Mathématiques Appliquées, 2011.

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.

First, we explain how to build a MPAM from a training set of meshes and images. The clustering of intensity profiles and the determination of the number of appearance regions by a novel model order selection criterion are explained. A spatial regularization approach to spatially smooth the clustering of profiles is presented and the projection of the appearance information from each dataset on a reference mesh is described.

Second, we present a boosted clustering based on spectral clustering, which optimizes the clustering of profiles for segmentation purposes. The representation of the similarity between data points in the spectral space is explained. Comparative results on liver profiles from Computed Tomography (CT) images show that our approach outperforms PCA-based appearance models.

Finally, we present methods for the analysis of lower limb structures from Magnetic Resonance (MR) images. In a first part, our technique to create subject-specific models for kinematic simulations of lower limbs is described. In a second part, the performance of statistical models is compared in the context of lower limb bones segmentation when only a small number of datasets is available for training.

Palabras clave

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

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Proyecto INRIA @Ginebra, Suiza (2010). El proyecto 3D Anatomical Human (3DAH) es una red europea de investigación de tipo Marie Curie. El objetivo del proyecto es incrementar el desarrollo de tecnologías y de conocimiento en torno a las representaciones virtuales del cuerpo humano para aplicaciones médicas interactivas. Más específicamente, la red tiene como objetivo desarrollar modelos 3D realistas y funcionales del sistema músculo-esquelético.

Las principales áreas de investigación son:

  • análisis del control motor: simulación del miembro inferior;
  • computación gráfica: simulación eficaz de los humanos;
  • biomecánica: caracterización tisular precisa y simulación mecánica;
  • procesamiento de imágenes: modelado de órganos a partir de imágenes;
  • ortopedia: resolución de determinados problemas patológicos.

Los socios de este proyecto son:

  • AAU - Aalborg Universitet (DK);
  • CRS4 - Centro di Ricerca, Sviluppo e Studi Superiori in Sardegna (IT);
  • EPFL - École Polytechnique Fédérale de Lausanne (CH);
  • INRIA Sophia-Antipolis - Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (FR);
  • UNIGE - Université de Genève (CH);
  • UCL - University College London (UK);
  • VUB - Vrije Universiteit Brussel (BE).

En este proyecto, mi trabajo consiste en segmentar las estructuras anatómicas del miembro inferior (p. ej. músculos, huesos y ligamentos) a partir de imágenes por resonancia magnética (IRM) estáticas y dinámicas. Debido a la variabilidad de estas estructuras, la segmentación se lleva a cabo mediante la combinación de un registro no rígido de la imagen con una segmentación basada en modelos deformables.

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 Publicación

François Chung, Jérôme Schmid, Olivier Clatz, Nadia Magnenat-Thalmann, Hervé Delingette; Reconstruction 3D des structures anatomiques des membres inférieurs; ORASIS'09: Congrès des jeunes chercheurs en vision par ordinateur, Association Française pour la Reconnaissance et l'Interprétation des Formes (AFRIF), Trégastel, 2009.

Abstract

Dans cet article, nous nous intéressons à la modélisation des structures anatomiques des membres inférieurs telles que les os, les muscles et les tendons. La méthode proposée commence par une acquisition d'images par résonance magnétique (IRM) durant laquelle les membres inférieurs d'un sujet sont scannés. Des modèles 3D sont ensuite générés après une segmentation manuelle des structures anatomiques. Cependant, la surface des modèles générés n'est pas lisse. De plus, les modèles ne sont pas attachés alors qu'ils devraient l'être anatomiquement. Nous décrivons donc les différentes étapes pour contraindre les modèles à être corrects au niveau anatomique et nous discutons de leur validation. L'objectif de cette méthode est de pouvoir réutiliser ces modèles dans des méthodes de segmentation automatique.

Palabras clave

  • IRM
  • segmentation
  • modélisation 3D
  • membres inférieurs

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Proyecto INRIA @Ginebra, Suiza (2009). Estamos interesados en la reconstrucción 3D de las estructuras anatómicas del miembro inferior, tales como los huesos, los músculos y los tendones. El método propuesto comienza con una adquisición de imágenes por resonancia magnética (IRM) durante la cual se escanea el miembro inferior de un sujeto. Modelos 3D están generados después de una segmentación manual de las estructuras anatómicas.

Sin embargo, la superficie de los modelos generados no está lisa. Además, los modelos no están unidos aunque deberían estarlo anatómicamente. Varios pasos consecutivos son necesarios para restringir los modelos a que sean correctos al nivel anatómico. El objetivo de nuestro método es reutilizar estos modelos con métodos de segmentación automática.

Este trabajo es una colaboración entre:

  • INRIA Sophia-Antipolis - Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (FR);
  • UNIGE - Université de Genève (CH).

Nuestro método de modelado nos permitió generar la mayor parte de las estructuras anatómicas del miembro inferior. Fuimos capaces de crear un total de 109 modelos incluyendo los huesos, los músculos, los tendones y la piel. En cuanto a los huesos, modelamos 6 en total. Más específicamente, la cadera, el fémur, la rótula, la tibia, el peroné y el hueso del pie. Finalmente, modelamos 34 músculos en total. Para cada músculo, modelamos un par de tendones (proximal y distal) cuya función es unir los músculos a los huesos. Los modelos generados fueron evaluados y validados por un experto médico.

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