Estimation robuste 3D d'un champ de déformation pour le recalage non-linéaire inter-sujet d'images cérébrales - Robust 3D estimation of a deformation field to register brain images

Estimation robuste 3D d'un champ de déformation pour le recalage non-linéaire inter-sujet d'images cérébrales

Robust 3D estimation of a deformation field to register brain images

Pierre Hellier Pierre Hellier  Etienne Mémin  Patrick Pérez 

IRISA/INRIA-CNRS, Campus universitaire de Beaulieu, 35042 Rennes, France

Corresponding Author Email: 
phellier@irisa.fr
Page: 
99-112
|
Received: 
23 November 1999
| |
Accepted: 
N/A
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OPEN ACCESS

Abstract: 

In this paper we describe a new method of medical image registration. We formulate the registration problem as a minimization problem involving robust estimators. We propose an efficient hierarchical optimization framework which is both multiresolution and muhigrid in order to accelerate the algorithm and to improve the quality of the estimation. An anatomical segmentation of the cortex is introduced in the adaptive partitioning of the volume on which the multigrid minimization is based. This allows to limit the estimation to the areas of interest, to accelerate the algorithm, and to refine the estimation in specified areas. The benefits of this method are demonstrated on real data and its performances are objectively evatuated on simulated data.

Résumé

Nous proposons dans cet article une méthode 3D d'estimation du flot optique conduisant à un recalage non-rigide rnonomodalité de volumes cérébraux. La formulation énergétiquedu problème est enrichie par l'utilisation d'estimateurs robustes. De plus un schéma d'optimisation efficace, multirésolution et multigrille, est proposé afin d'accélérer la recherche et d'améliorer la qualité de I'estimation. Une segmentation anatomique du cortex est introduite dans le partitionnement adaptatif sur lequel repose la minimisation multigrille, afin de limiter l'estimation à un support cohérent, d'accélérer l'algorithme et de raffiner I'estimation dans les zones importantes. Les apports de cette méthode sont démontrés sur des données réelles et ses performances sont quantitativement évaluées sur des données simulées.

Keywords: 

Registration, atlas matching, medical image processing, muhigrid minimization, robust estimators

Mots clés

Recalage, atlas, imagerie médicale, schéma multigrille, estimateurs robustes

1. Introduction
2. Description De La Méthode De Recalage
3. Résultats
4. Conclusion Et Perspectives
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