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Affine registration with Feature Space Mutual Information (2001) Torsten Butz, Jean-Philipe Thiran Swiss federal Institute of Technology, Signal Processing.

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1 Affine registration with Feature Space Mutual Information (2001) Torsten Butz, Jean-Philipe Thiran Swiss federal Institute of Technology, Signal Processing Laboratory

2 Plan Introduction: cadre de travail Méthode: le recalage par maximisation de l information mutuelle Variante retenue dans l article « Edgeness measure » Methode d optimisation Evaluation Conclusion

3 Introduction: Cadre de travail Recalage affine Mise en correspondance d images 3D issues de sources différentes (IRM/Tomographie) et éventuellement de patients différents Méthode de la « maximisation dinformation mutuelle » Multi-Modal Volume Registration by maximization of Mutual Information; William Wells, Paul Viola, Hideki Atsumi, Shin Nakajima, Ron Kikinis; 1996

4 Le recalage par maximisation de l information mutuelle (1) Principe On part du principe que les images ont une partie d informations en commun Equations On considère une image qui serait la transformée par une fonction inconnue T et qui ferait apparaître ces similitudes. Par exemple : T(image CT) « aussi proche que possible » de l image IRM

5 Le recalage par maximisation de l information mutuelle (2) Soit u(x) un voxel du volume de référence Soit v(x) un voxel du volume à mettre en correspondance Soit T(x) une transformation affine de u vers v Soit I(a,b) « linformation mutuelle » entre a,b On cherche : On ne peut calculer T directement, on va donc le définir en cherchant à optimiser I en calculant lentropie de la relation entre u(x) et v(T(x))

6 Le recalage par maximisation de l information mutuelle (3) Le probl è me revient donc à optimiser I telle que I(X;Y)= h(Y) - h(Y|X) (on pose ici X=u(x) et Y =v(T(x))) Ce qui se calcule en utilisant les probabilit é s:

7 Le recalage par maximisation de l information mutuelle (4) Paramètres de la méthode La méthode a été initialement présentée en se basant sur les images telles quelles (mesures dintensité) mais dautres versions sont envisageables La méthode de recherche du maximum est aussi variable (initialement: simple descente de gradient)

8 Variante retenue: Représentation des images(1) « Edgeness measure » Comme représentation d une image on retient une mesure qui traduira les contours Formule g d é signant l intensit é du point d é tant un seuil arbitraire

9 Variante retenue: Représentation des images(2)

10 Variante retenue: Méthode doptimisation Algorithme génétique Méthode « Bio-inspirée » semi-aléatoire Mutations Sélections Crossing-over (éventuellement) Conséquences Convergence « garantie », bonne robustesse face aux extrema locaux Important nombre de cycles nécessaire à lobtention dun résultat satisfaisant

11 Evaluation: Test comparatif

12 Evaluation: bilan Meilleure efficacité Mais au prix du temps de calcul: 5-15 min pour des méthodes classiques (Ref:Comparative évaluation of multiresolution opimization strategies for multimodality image registration by maximization of mutual information; Frederik Maes, Paul Suetens;1999) Ici 30 min … sur un cluster de 10 biprocesseurs

13 Conclusion A lorigine une méthode originale et multi-modale. La variante présentée ici semble particulièrement efficace Très gourmand en calculs… Extensions possibles


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