Aurélie Bertaux Jerzy Korczak Fouille d'images IRMf Algorithme CURE

Présentation au sujet: "Aurélie Bertaux Jerzy Korczak Fouille d'images IRMf Algorithme CURE"— Transcription de la présentation:

1 Aurélie Bertaux Jerzy Korczak Fouille d'images IRMf Algorithme CURE
LSIIT-Illkirch France

2 Introduction Présentation de l’IRMf et fouille de données
Logiciel de visualisation Algorithme CURE Améliorations apportées Constitution de données synthétiques Résultats comparatifs

3 Acquisition IRMf

4 Plateforme de fouille de données

5 Aperçu de 3DSlicer

6 Contexte, objectif et contraintes
Introduction à l’IRMf Technique de l’IRMf Principe et mise en œuvre de l’IMRf La fouille de données Classification supervisée et non supervisée 4 algorithmes déjà implémentés par l’équipe 3DSlicer Outil de visualisation 3D

7 Algorithme CURE

8 Algorithme CURE

9 Améliorations effectuées
Tirage aléatoire Pour contrer l’enregistrement balayé de l’IRM Echantillonnage Utilisation d’un pourcentage des signaux uniquement Partitionnement Système de rechargement en signaux

10 Expérimentations sur données synthétiques Zone Activée / Zone Explorée
Signal d'activation: Volume cubique 5x5x5 voxels Type BoxCar par alternances de 5 images 3 rapports Signal/Bruit

11 Expérimentations sur données synthétiques Positifs / Négatifs
Vrais positifs : voxels bleus dans le cube. Faux positifs : voxels bleus hors du cube Faux négatifs : voxels verts dans cube Vrais négatifs : voxels verts hors du cube Nombre de classes Rapport de dilution Rapport signal/bruit

12 Résultats - nombre de classes

13 Résultats - rapport de dilution

14 Résultats – signal sur bruit

15 Conclusion CURE très gourmand en ressources Contributions :
tirage aléatoire Échantillonnage partitionnement Données 2D / 3D formes sphériques Slicer permet l’intégration d’un expert médecin Mémoire d’apprentissage et ajout de connaissances médicales