Simultaneous Registration and Activation Detection for fMRI

Slides:



Advertisements
Présentations similaires
F. Bataille CEA, Service Hospitalier Frédéric Joliot, Orsay, France
Advertisements

Lille, France – 02/12/2009 Journées CIGIL
Travail de Fin d’Etudes – été 2009
S. Meshoul & M. Batouche Equipe Vision, Laboratoire LIRE
A NETWORK-AWARE DISTRIBUTED STORAGE CACHE FOR DATA INTENSIVE ENVIRONMENTS Brian L. TIERNEY, Jason LEE, Brian CROWLEY, Mason HOLDING Computing Sciences.
1/30 Rendu par tracé de chemins ESSI2 George Drettakis http: //www-sop.imag.fr/reves/George.Drettakis/cours/ESSI2/index.html.
Optimisation des séquences
Unité #2 Analyse numérique matricielle Giansalvo EXIN Cirrincione.
Unité #4 Analyse numérique matricielle Giansalvo EXIN Cirrincione.
Affine registration with Feature Space Mutual Information (2001)
A Pyramid Approach to Subpixel Registration Based on Intensity
Piecewise Affine Registration of Biological Images
Xialong Dai, Siamak Khorram
1 Intégration numérique garantie de systèmes décrits par des équations différentielles non-linéaires Application à l'estimation garantie d'état et de paramètres.
Algebraic criteria for ergodicity of arbitrary matrices Applications to finite Markov chains Marius Radulescu and Sorin Radulescu Institute of Mathematical.
Présenté par : MOHSEN BEN HASSINE
TOMOGRAPHIE PAR PROJECTIONS ORTHOGONALES ET OUVERTURE CODEE
New Deflation Criterion for the QR Algorithm Présenté par Nader EL KHATIB Sous la direction de M. Mario AHUES.
Reconstruction de volume 3D
Estimation du mouvement – 1
Christelle Scharff IFI 2004
Système coopératif pour l'aide à la conduite
ASI 3 Méthodes numériques pour l’ingénieur
Réalisateur : PHAM TRONG TÔN Tuteur : Dr. NGUYEN DINH THUC
ASI 3 Méthodes numériques pour l’ingénieur
Mathieu De Craene Défense publique – 24 octobre 2005 Jury
TRAITEMENT D’IMAGE SIF-1033.
S-FSB : An improved variant of the FSB hash family David Burian Raphaël Bonaventure.
Concepts avancés en mathématiques et informatique appliquées
12- Calcul du PGCD Algorithme des différences
Imagerie à résonance magnétique
Inversion / Res2dinv Thème 2 = « Organisation et fonctionnement hydrique des couvertures d’altération, des dépôts alluviaux et des sols » devient dans.
Grégory Maclair 5 décembre 2008 Laboratoire dImagerie Moléculaire et Fonctionnelle (IMF) – CNRS-UMR 5231 Laboratoire Bordelais de Recherche en Informatique.
Estimated genetic parameters for growth traits of German shepherd dog and labrador retriever dog guides. Estimation des paramètres génétiques de croissance.
Etude de la normalité du maxillo- facial à partir dimages 3D CT.
« Recherche de méthode d’estimation de volume de production à risque »
Florian Bacher & Christophe Sourisse [ ] Seminar in Interactive Systems.
Modeles non-lineaires
Universté de la Manouba
Inversion de données par lAdjoint Application à lacoustique sous marine M. Berrada UPMC-LOCEAN
Simulation numérique des problèmes d’acoustique et de vibroacoustique:
RECONNAISSANCE DE FORMES
SUJETS SPÉCIAUX EN INFORMATIQUE I
Météorologie de l’Espace: Le système Ionosphère-Thermosphère
1 er décembre 2005IFT6010 – Jean-Yves Guyomarc’h Colorless green ideas…. Une « guerre de religion »
ASI 3 Méthodes numériques pour l’ingénieur
La décomposition en valeurs singulières: un outil fort utile
Géométrie épipolaire (deux vues)
Transistor Bipolaire.
ASI 3 Méthodes numériques pour l’ingénieur
Transistor Bipolaire.
IRM signal Bonne réponse T2
Apprentissage (III) Mirta B. Gordon Laboratoire Leibniz-IMAG Grenoble Dynamique des systèmes complexes et applications aux SHS : modèles, concepts méthodes.
Jean-Michel Rouet, Jean-José Jacq et Christian Roux,
Bases de Données Temporelles
Laboratoire III: “Finite impulse response (FIR)”, normalisation & analyse de groupe Jean-Sébastien Provost, Ph.D Centre de Recherche, Institut Universitaire.
Contrôle du chargement de crayons de combustibles nucléaire par radiographie X 5GE Tdsi Miniprojet Bute Clément Flamary Rémi Ionescu Cristina Vaugon André.
Détection de réflecteurs dans les images sismiques Thésard: Drissi Noomane Encadrants: Thierry Chonavel, Jean Marc Boucher Journées des doctorants
Approximation d’un contrôle optimal par un circuit électronique
Décomposition de graphes pour la reconstruction de réseaux phylogénétiques V. Berry (MAB) et C. Paul (VAG, HdR) Candidat AMN : Philippe Gambette (LIAFA)
1 Méthode de “Fast Marching” générique pour “Shape From Shading” E. Prados & S. Soatto RFIA 2006 janvier 2006, Tours.
Suivi rapide d’objet en mouvement
Baudouin DENIS de SENNEVILLE
Monitoring Détection de séquences vidéo en temps réel dans une grande base de données Julien Law-to 22/06/2004.
Traitements d'images et Vision par ordinateur
Conditions aux limites absorbantes pour les milieux périodiques 2D
A propos du “Minimal Controllability Problem” C. Commault Département Automatique Gipsa-Lab Grenoble –FRANCE 1 Séminaire GIPSA-Lab 22 octobre 2015.
Visual Information Solutions Multithreading. Visual Information Solutions Qu’est-ce que le multithreading ? Un thread est une partie des instructions.
1 Linear Prediction. 2 Linear Prediction (Introduction) : The object of linear prediction is to estimate the output sequence from a linear combination.
Résumé Titre de la communication (en français) Titre de la communication (en anglais) Noms des auteurs Affiliation s ; Addresses Auteur Principal é-mail.
Transcription de la présentation:

Simultaneous Registration and Activation Detection for fMRI Jeff Orchard,Chen Greif,Gene H. Golub,Bruce Bjornson,M. Stella Atkins Présenté par Firas ALHALABI DEA D.I.S.I.C 12 Janvier 2004

Objectif L’objectif de cet article est de proposer une nouvelle algorithme pour traiter les problèmes du recalage et de l’activation des image MR simultanément,comme un seul problème en tenant compte que tout les deux s’incorporent au problème de moindre carrés.

Le plan Introduction Études du recalage Études de l’activation L’algorithme de SRA Méthodes et quelques applications Conclusion et discussion

Introduction Image en densité de proton L’approach de fMRI False-positive et false-negative Image en densité de proton

Recalage(1) Problème: trouver les paramètres x : T(f,x)=g f:floating volume g:reference volume Solution Moindre carré :

Recalage(2) Autre solution: Le développement de Taylor : Où

Recalage(3) g Exemple: g/z g/y g/x

Recalage(4) fm1~ gm1 +Amp * xp1 Solution : X=At (f-g) Où At =(ATA)-1AT Le pseudo inverse de A

Recalage(5) La technique de FPI: f(k) =T(f(0),  x(k-1)) =T(f,  x(k-1)) Exemple:

Recalage(6)

 Recalage(7) Fmn=Gmn + Amp * Xpn Solution: F(k)=T(F(0),  X(k-1)) X(k)=At (F(k)-G)

Activation :

= + * Noise Data v1n=u1n+y1s* Bsn Model Activation(1) Modèle de GLM : Model = + * Amplitudes Data N Time Points Noise N Time Points v1n=u1n+y1s* Bsn

Activation(2) Moindre carré: y=(v-u) BT(BBT)-1=(v-u)Bt Modèle F=G+YB Solution Y=(F-G)Bt

La solution générale Problème : (X+ X,Y+ Y) Solution ? A(X+ X)+(Y+ Y)B-C AX+BY-C+(A X+ YB)=0 si A X+ YB=0 X=®B ; Y=-A ® (X+ ® B,Y-A ®);  ®)

Solution particulière ? Solution numérique : Solution de décomposition: Qnn matrice orthogonale RSS matrice triangulaire supérieur ॥MQ॥ =॥M॥

Solution particulière Résultats :

Quelques applications donnée I contient 180 volumes pendant 2 seconds et le champ magnétique est 3T chaque volume contient 80 tranches (4mm épissure (chacun) a 64 64 voxels (3.75 3.75 mm) donnée II qui contient 60 volumes pendant 3 seconds et avec 3T pour le champ magnétique,Chaque volume contient 24 tranches (4mm) chaque tranches a dimension de 128 128 (1.719  1.719 mm)

Résultats

Conclusion et discussion une nouvelle algorithme pour traiter les problèmes du recalage et de l’activation des image MR simultanément a été proposée Beaucoup d'autres types de données de l'images médicaux produisent une série du temps de volumes qui ont besoin d'être traiter. Par exemple, positron dynamique point de vue : Bonne idée le partie recalage FPI Q [Q1 Q2]

Bibliographies [1] S. Alliney and S. Ruzisky. An algorithm for the minimization of mixed `1 and `2 norms with applications to Bayesian estimation. IEEE Trans Signal Proc, 42(3):618-627, 1994. [2] David Atkinson and Derek L. G. Hill. Automatic correction of motion artifacts inmagnetic resonance images using an entropy focus criterion. IEEE Trans Med Imaging, 16(6):903-910, 1997. [3] A. Bjorck, Numerical Methods for Least Squares Problems. Philadelphia:SIAM, 1996 [4] G. H. Golub and C. F. Van Loan, Matrix Computations. Baltimore,MD: Third Edition, Johns Hopkins University Press, 1996.

Vos Questions ………..