Imagerie 3D en bioluminescence

Slides:



Advertisements
Présentations similaires
BASE DE DONNEES CFAO Qu’est-ce que la B.D.
Advertisements

Accélération du Rendu Volumique basée sur la Quantification des Voxels
Technique des Surfels Surfels: Surface Elements as Rendering Primitives SIGGRAPH 2000 H.Pfiste, J.van Baar, M.Zwicker, M.Gross.
Méthodes de mesure de la structure 3D des arbres
Soutenance de thèse – 3 décembre 2008
IMAGERIE ET RADIOTHERAPIE
Visualisation Focus+Contexte pour l’Exploration Interactive
Xavier Décoret* Frédo Durand° François Sillion*
Gradient-Based 2D/3D Rigid Registration of Fluoroscopic X-ray to CT Harel Livyatan Ziv Yaniv Leo Joskowicz Boukhriss Isameddine DEA DISIC 2004.
Vision Par Ordinateur Partie matérielle Entrée Partie logicielle
Connaissances Logiciel de géométrie dynamique Epreuve Expérimentale Série S 2007/08.
QSHA – KICK-OFF MEETING Grenoble 5 Janvier 2006 a) mise en route administrative et financière b) actions scientifiques des divers partenaires c) coordination.
15e édition du Colloque CCD/DTC FAAQ
(traitement d’images)
OUTILS POUR L'ARCHITECTURE DANS RHINO
Reconstruction de volume 3D
Contrôle de l'Affichage dans un Environnement
AMÉLIORATION DU WORKFLOW DANS LES SERVICES D'IMAGERIE
L’outil de présentation
Initiation à 3D Studio Max
Modélisation d'environnements forestiers
Éclairage Structuré et vision active pour le contrôle qualité de surfaces métalliques réfléchissantes Olivier Morel*, Ralph Seulin, Christophe Stolz, Patrick.
Mathieu De Craene Défense publique – 24 octobre 2005 Jury
Interface CWIPI Thierry Morel Formation OpenPALM avril 2012
13 Apprendre à rédiger Voici l’énoncé d’un exercice et un guide (en orange) ; ce guide vous aide : pour rédiger la solution détaillée ; pour retrouver.
Maillage compatible entre deux pièces 3D sous CATIA V5
Plan de l’exposé Présentation de l’équipe Présentation du stage
Présentation du projet d'IN55
Lévolution du Web et les implications dun crawler incrémental Basé sur : « The Evolution of the Web and Implications for an Incremental Crawler», Junghoo.
Capsule 1 Introduction à Aphelion
Cours #3 Formation des images
Éléments d’usinage et métrologie dimensionnelle TCH040
Conceptions en optique géométrique Christian Buty 24 novembre 2005 B3C.
IFT3730 : Infographie 3D Systèmes et modèles graphiques Pierre Poulin, Derek Nowrouzezahrai Hiver 2013 DIRO, Université de Montréal.
IFT2740 : Outils de l'infographie 3D Systèmes et modèles graphiques
Les points essentiels Les rayons lumineux; Sources lumineuses;
Par Maxime Sophie Valois
Conception des Réalisé par : Nassim TIGUENITINE.
Développement informatique : Outils dexploitation de films infrarouges Projet dimagerie : Reconnaissance automatique de lemplacement dobjets sur des imagesinfrarouges.
Extraction Automatique de formes complexes : Application à la création de modèle anatomique de la tête J. Piovano, T. Papadopoulo Séminaire Odyssee 9,
Salon Interactif Université dAvignon Projet M2 MUNOZ Nicolas Année 2007/2008.
GAMMA CAMERA (images).
Introduction à la vision numérique
IFT3730: Infographie Projections
Transformations visuelles des objets
Insertion d’objets virtuels, suite GIF-4105/7105 Photographie Algorithmique Jean-François Lalonde Merci à A. Efros et P. Debevec!
La dysplasie corticale: apport de l’IRM a propos de 2 cas
OPTIQUE GÉOMETRIQUE Anna Šullová.
Qu’est-ce que la lumière?
Mustapha Hamidou Vendredi 20 août Stage Contour Matching.
Les lois de la réflexion et les images formés dans des miroirs simples
1 Méthode de “Fast Marching” générique pour “Shape From Shading” E. Prados & S. Soatto RFIA 2006 janvier 2006, Tours.
RETRO v2 « Analyse Fonctionnelle » Octobre 2007 JYR.
Nous avons vu dans le diaporama précédent comment construire la chronologie au sein de notre schéma. Repartons de là pour nous plonger un peu plus dans.
Recalage contraint par cartes de courbures discrètes pour la modélisation dynamique du rein Valentin LEONARDI, Jean-Luc MARI, Philippe SOUTEYRAND, Julien.
Simulation réaliste de ruisseaux en temps réel Stage de M2R IVR 2005 Frank Rochet sous la direction de Fabrice Neyret GRAVIR / IMAG-INRIA.
R&D pour l’aSSEMBLAGE ET LA connectique du Tracker de NA62
Visualisation des flots optiques en 3D
Améliorations graphiques.  Suivi de terrain lissé  MNT par fusion de couches  Optimisation géométrique  Environnement enveloppant  Animation de l’avatar.
Bich-Thuy DOAN, UNIVERSITE PARIS DESCARTES
LES TABLEAUX Définition: Création d’un tableau:
Programmation créative – Les vecteurs
EXTRACTION D’ÉLÉMENTS CURVILIGNES GUIDÉE PAR DES MÉCANISMES ATTENTIONNELS POUR DES IMAGES DE TÉLÉDÉTECTION : APPROCHE PAR FUSION DE DONNÉES EXTRACTION.
Définitions du foyer principal image F’ et foyers secondaires images ’ // // F O F’ ’ F’ O F // // fig 1a fig.
Réalisation d'un maillage 3D à l'aide de la toolbox Matlab ISO2MESH Frédéric Lange Doctorant CREATIS Equipe 5:RMN et optique, méthodes et systèmes Encadrants.
TUTORIEL PAM STAMP 1 Tutoriel PAMSTAMP 1- Lancement PAMSTAMP et ouverture d’un fichierDiapo 2 2- Présentation de l’interface générale de PAMSTAMPDiapo.
2 Dimensional Measurements of Temperature Fields by Interferometric Techniques Q. GALAND, S. VAN VAERENBERGH Microgravity Research Center, Université libre.
Professeur. Michel ZANCA Biophysique, Médecine Nucléaire et IRMf, CHU MONTPELLIER Michel ZANCA, CHU Montpellier -iii – NOTIONS SUR LES TECHNIQUES DE FABRICATION.
Les vues O.Legrand G.Seront. Les vues Dans Android, une ihm est composée de vues. Ces vues.
Transcription de la présentation:

Imagerie 3D en bioluminescence Samuel Ralambondrainy

Imagerie 3D en bioluminescence Acquisition des données 4 VIEW - Signal Surface Reconstruction 3D Analyse Affichage Mesures

Imagerie 3D en bioluminescence Acquisition des données Camera CCD intensifiée Chambre noire Objet à imager

Imagerie 3D en bioluminescence Acquisition des données Signal 4 vues de l’animal: dorsale, ventrale et les 2 côtés. Compatible en bioluminescence et fluorescence Acquisition en temps réel du signal Enregistrement simultané des 4 vues Image de l’ensemble de l’animal Surface Reconstruction automatique par suivi d’un point lumineux sur la surface

Imagerie 3D en bioluminescence Reconstruction 3D Objectif Retrouver l’emplacement en profondeur l’origine du signal de bioluminescence Données 4 vues du signal de bioluminescence: dorsale, ventrale et les 2 côtés. Maillage surfacique de l’animal Maillage tétraédrique de l’animal

Imagerie 3D en bioluminescence Reconstruction 3D Méthode Projection des 4 vues du signal sur le maillage surfacique. Reconstruction des sources grâce à l’équation de diffusion de la lumière

Imagerie 3D en bioluminescence Reconstruction 3D 4 View Maillage Sources

Imagerie 3D en bioluminescence Analyse

Imagerie 3D en bioluminescence Analyse Affichage Affichage superposé de 2 volumes. (Viewer.SetOverlay) 2 valeurs d’isosurfaces distinctes 2 valeurs de transparence différentes 2 contextes d’affichages différents (LUT, min, max) Extraction automatique des 3 plans de références (Visilib.IpPlaneExtract) axial sagittal coronal Navigation au sein des piles de coupes

Imagerie 3D en bioluminescence Analyse Affichage : coupe oblique

Imagerie 3D en bioluminescence Analyse Mesure Méthode d’analyse Utilisation d’un volume supplémentaire de type LABEL pour les ROIs.

Imagerie 3D en bioluminescence Analyse Mesure Cas des ROI géométriques. ROI design Geometrical 2D ROI projection definition ROI extrusion 3D ROI volumic representation ROI measurement stack of projections

Imagerie 3D en bioluminescence Analyse Mesure Cas des ROI « baguette magique ». ROI initialize Magic wand 2D threshold on a projection ROI propagation Threshold propagation 3D representation ROI measurement 3D ROI stack of projections

Imagerie 3D en bioluminescence Analyse Mesure Utilisation des 2 volumes Signal (type float) et ROI (type label). Extraction des plans des 2 volumes utilisation de la macro : I_analyze Récupération d’un objet de type Analyse Affichage des mesures : Data.GetInfoField, Data.GetFieldArray

Imagerie 3D en bioluminescence Analyse Mesure

Imagerie 3D en bioluminescence Amélioration Amélioration de la reconstrucion par l’utilisation d’un atlas de souris Fusion avec d’autres modalitées du type CT ou IRM pour récuperer des informations anatomques based on DIGIMOUSE , a 3D mouse atlas B. Dogdas, D. Stout, A. Chatziioannou, and R. M. Leahy, "Digimouse: A 3D Whole Body Mouse Atlas from CT and Cryosection Data." Phys Med Biol. 2007 Feb 7; 52 (3): 577-87

Imagerie 3D en bioluminescence Amélioration

Imagerie 3D en bioluminescence Amélioration

Imagerie 3D en bioluminescence Merci!