François Chung, Ph.D.

Tag: profil d’intensité

CVIU 2013 - Article de revue scientifique

CVIU 2013 – Article de revue scientifique

Publication

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.

Mots-clés

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

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François Chung, Hervé Delingette; Multimodal prior appearance models based on regional clustering of intensity profiles; MICCAI 2009: Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention, London, 2009.

Abstract

Model-based image segmentation requires prior information about the appearance of a structure in the image. Instead of relying on Principal Component Analysis (PCA) such as in Statistical Appearance Models (SAMs), we propose a method based on a regional clustering of intensity profiles that does not rely on an accurate pointwise registration. Our method is built upon the Expectation-Maximization (EM) algorithm with regularized covariance matrices and includes spatial regularization. The number of appearance regions is determined by a novel model order selection criterion. The prior is described on a reference mesh where each vertex has a probability to belong to several intensity profile classes.

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Projet INRIA @Sophia-Antipolis, France (2009). La segmentation d'images basée modèle requiert une information préalable sur l'apparence d'une structure dans l'image. Au lieu de s'appuyer sur l'analyse en composantes principales (ACP), comme c'est le cas avec les modèles d'apparence statistiques (SAM), nous proposons un nouveau modèle d'apparence basé sur un clustering régional de profils d'intensité qui ne repose pas sur un recalage point à point précis.

Ce modèle multimodal d'apparence, dénommé Multimodal Prior Appearance Model (MPAM), repose sur l'algorithme d'espérance-maximisation (EM) combiné avec des matrices de covariance régularisées et inclut une régularisation spatiale. Le nombre de régions d'apparence est déterminé par un nouveau critère de sélection. Le modèle est décrit sur un maillage de référence où chaque sommet a une probabilité d'appartenir à plusieurs classes de profils d'intensité.

Nous avons testé notre méthode avec 7 maillages du foie segmenté à partir d'images tomographiques (CT) et 4 maillages du tibia segmenté à partir d'images par résonance magnétique (IRM). Pour les deux structures, des profils d'intensité composés de 10 échantillons extraits chaque mm ont été générés à partir de maillages composés d'environ 4000 points.

Le principal avantage de notre approche est que les régions d'apparence sont extraites sans nécessiter un recalage point à point précis. Un autre avantage est qu'un modèle peut être construit avec un nombre restreint d'ensembles de données (en fait, un seul ensemble suffit). En outre, le modèle est multimodal, et donc en mesure de faire face à une grande variation au niveau de l'apparence.

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