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Segmentation par coupes de graphe multi-labels avec a priori de forme Damien GROSGEORGECaroline PETITJEANSu RUAN Litis EA 4108 – Eq. QuantIF RFIA’14 –

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Présentation au sujet: "Segmentation par coupes de graphe multi-labels avec a priori de forme Damien GROSGEORGECaroline PETITJEANSu RUAN Litis EA 4108 – Eq. QuantIF RFIA’14 –"— Transcription de la présentation:

1 Segmentation par coupes de graphe multi-labels avec a priori de forme Damien GROSGEORGECaroline PETITJEANSu RUAN Litis EA 4108 – Eq. QuantIF RFIA’14 – Rouen – 04 Juillet 2014

2 Minimisation d’une fonctionnelle d’énergie Segmentation, restauration, recalage… Méthode des coupes de graphe (graph cuts, GC) efficace [Boykov et Jolly, 2001] Obtention du minimum global Segmentation multi-labels Méthode flexible Contexte Damien Grosgeorge - RFIA’14 - ROUEN – 4 Juillet 20142/25

3 Ajout d’un modèle de forme : Compenser le manque d’information Améliorer la précision de la segmentation Deux problèmes : Modéliser la forme à segmenter Intégrer le modèle dans l’algorithme des GC multi-labels Contexte Damien Grosgeorge - RFIA’14 - ROUEN – 4 Juillet 20143/25

4 Plan de la présentation 1.Principe de la méthode des Graph Cuts et intégration d’a priori 2.Notre méthode : Graph Cuts multi-labels avec a priori 3.Comparaison des résultats sur IRM cardiaques : challenge MICCAI’12 4.Conclusion et perspectives Damien Grosgeorge - RFIA’14 - ROUEN – 4 Juillet 20144/25

5 Plan de la présentation 1.Principe de la méthode des Graph Cuts et intégration d’a priori 2.Notre méthode : Graph Cuts multi-labels avec a priori 3.Comparaison des résultats sur IRM cardiaques : challenge MICCAI’12 4.Conclusion et perspectives Damien Grosgeorge - RFIA’14 - ROUEN – 4 Juillet 20145/25

6 Ajoutons un lien entre les pixels voisins : n-links Coupe de coût minimal : Segmentation binaire : liens t-linksChaque pixel est considéré comme un nœud Coupes de graphe : principe 6/25 Histogrammes de l’objet et du fond Energie d’une coupe (d’un labelling L) : Algorithme α-expansion optimisé pour l’image [Boykov & Kolmogorov, 2004]

7 Incorporation d’a priori Ajout d’un terme d’a priori de forme : Damien Grosgeorge - RFIA’14 - ROUEN – 4 Juillet 20147/25 t-links n-links Terme région Terme contour Terme a priori t-linksn-links Terme région Terme contour n-links Terme a priori contraintes grossières p q t-linksn-links Terme région Terme contour t-links Terme a priori forme spécifique Problème : positionner le modèle

8 Incorporation d’a priori Ajout d’a priori à la méthode des graph cuts Relativement peu de travaux But : Intégrer un a priori fort représentant les variabilités de l’objet à segmenter Se dispenser d’un procédé itératif alternant phase de recalage et phase de segmentation par graph cuts Damien Grosgeorge - RFIA’14 - ROUEN – 4 Juillet 20148/25

9 Plan de la présentation 1.Principe de la méthode des Graph Cuts et intégration d’a priori 2.Notre méthode : Graph Cuts multi-labels avec a priori 3.Comparaison des résultats sur IRM cardiaques : challenge MICCAI’12 4.Conclusion et perspectives Damien Grosgeorge - RFIA’14 - ROUEN – 4 Juillet 20149/25

10 GC multi-labels avec a priori Vue d’ensemble : Damien Grosgeorge - RFIA’14 - ROUEN – 4 Juillet /25 Atlas Recalage rigide et sélection de N atlas Image à segmenter Segmentation finale Labels Intensités Recalage non- rigide des N atlas Application des transformations aux cartes de labels et d’intensités Construction du modèle de forme par fusion des atlas GC multi- labels avec a priori de forme

11 Création du modèle Damien Grosgeorge - RFIA’14 - ROUEN – 4 Juillet /25 Critère de similaritéRégularisation

12 Création du modèle Damien Grosgeorge - RFIA’14 - ROUEN – 4 Juillet /25 Différence d’intensitésDistance du voisin Pour chaque label

13 Segmentation multi-labels 13/25 Attache aux données Attache à l’a priori Régularisation

14 Segmentation multi-labels Damien Grosgeorge - RFIA’14 - ROUEN – 4 Juillet /25

15 EDES Recalage non-rigide VD VG Myocarde Fusion VD VG Myocarde Segmentation VD VG Myocarde EDES Recalage non-rigide VD VG Myocarde Fusion VD VG Myocarde EDES Recalage non-rigide VD VG Myocarde Base de données de 48 patients : 16 patients pour la construction du modèle 32 patients pour le test Réglage empirique des paramètres Stratégie leave-one-out sur la base d’apprentissage Coefficient de Dice : Résultats expérimentaux 15/25 Image à segmenter Labels Atlas Recalage rigide et sélection de N atlas Recalage non- rigide des N atlas Application des transformations aux cartes de labels et d’intensités Construction du modèle de forme par fusion des atlas GC multi- labels avec a priori de forme Segmentation finale

16 Résultats expérimentaux 16/25 VD - VG - Myocarde

17 Plan de la présentation 1.Principe de la méthode des Graph Cuts et intégration d’a priori 2.Notre méthode : Graph Cuts multi-labels avec a priori 3.Comparaison des résultats sur IRM cardiaques : challenge MICCAI’12 4.Conclusion et perspectives Damien Grosgeorge - RFIA’14 - ROUEN – 4 Juillet /25

18 Comparaison : MICCAI’12 Damien Grosgeorge - RFIA’14 - ROUEN – 4 Juillet /25

19 Comparaison : MICCAI’12 4 méthodes automatiques : Damien Grosgeorge - RFIA’14 - ROUEN – 4 Juillet /25 Equipes Principe de la méthode A/SAContours CMIC, GB Recalage multi-atlas 2D AEndo+épi NTUST, Taiwan Clustering et mouvement AEndo+épi SBIA*, USA Recalage multi-atlas 3D AEndo+épi LITIS, France GC multi-labels ( GCAF-multi ) AEndo+épi

20 EquipesA/SA Test1Test2Moyenne DMHD (mm)DMHD (mm)DMHD CMICA NTUSTA SBIA*A GCAF-multiA Comparaison : MICCAI’12 Performances techniques : Coefficient de Dice et distance de Hausdorff sur 32 patients Damien Grosgeorge - RFIA’14 - ROUEN – 4 Juillet /25

21 Comparaison : MICCAI’12 Performances cliniques : Paramètres de la régression linéaire et coefficient de corrélation entre volumes automatiques et manuels en ED et ES Damien Grosgeorge - RFIA’14 - ROUEN – 4 Juillet /25

22 Comparaison : MICCAI’12 Performances cliniques : Analyse de Bland-Altman sur la fraction d’éjection Damien Grosgeorge - RFIA’14 - ROUEN – 4 Juillet /25

23 Comparaison : MICCAI’12 Damien Grosgeorge - RFIA’14 - ROUEN – 4 Juillet /25 Contours automatiques – Contours manuels CMIC GCAF-multi

24 Conclusion et Perspectives Proposition d’une méthode : Segmentation par GC multi-labels avec a priori : robuste, générique, automatique Bonnes performances au challenge MICCAI’12, sur une tâche difficile de segmentation Perspectives : Sélection d’atlas Ajout de contraintes aux n-links : α-expansion β-Shrink Moves [Schmidt et Alahari, 2011] Extension 3D Damien Grosgeorge - RFIA’14 - ROUEN – 4 Juillet /25

25 Fin… Damien Grosgeorge - RFIA’14 - ROUEN – 4 Juillet /25 Merci de votre attention Des questions ? Contact:


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