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Academic literature on the topic 'Segmentation des images échographiques'

Author: Grafiati
Published: 25 May 2024

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Journal articles on the topic "Segmentation des images échographiques"

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Tourasse, C., A. Coulon, and J. F. Dénier. "Corrélations radio-histologiques des images subtiles échographiques." Journal de Radiologie Diagnostique et Interventionnelle 95, no. 2 (February 2014): 186–200. http://dx.doi.org/10.1016/j.jradio.2013.12.004.

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2

Dhombres, F., S. Friszer, R. Bessis, and J. M. Jouannic. "Une auto-évaluation simplifiée des images échographiques du premier trimestre." Gynécologie Obstétrique & Fertilité 43, no. 12 (December 2015): 761–66. http://dx.doi.org/10.1016/j.gyobfe.2015.09.006.

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3

Betrouni, N., M. Vermandel, D. Pasquier, R. Viard, and S. Maouche. "Réduction de speckle et modélisation pour la segmentation d'images échographiques de la prostate." ITBM-RBM 26, no. 4 (September 2005): 276–78. http://dx.doi.org/10.1016/j.rbmret.2005.06.014.

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4

Zaart. "Skin Images Segmentation." Journal of Computer Science 6, no. 2 (February 1, 2010): 217–23. http://dx.doi.org/10.3844/jcssp.2010.217.223.

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5

Patel, Punam, and Shamik Tiwari. "Text Segmentation from Images." International Journal of Computer Applications 67, no. 19 (April 18, 2013): 25–28. http://dx.doi.org/10.5120/11505-7222.

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6

Ahmad, Khairul Adilah, Sharifah Lailee Syed Abdullah, and Mahmod Othman. "Natural Images Contour Segmentation." Journal of Computing Research and Innovation 2, no. 4 (January 30, 2018): 39–47. http://dx.doi.org/10.24191/jcrinn.v2i4.62.

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Abstract:
This paper, a combination of edge detection and contour based segmentation approach for object contour delineation is proposed. The proposed approach employs a new methodology for segmenting the fruit contour from the indoor and outdoo r natural images more effectively. The overall process is carried out in five steps. The first step is to pre - process the image in order to convert the colour image to grayscale image. Second step is the adoption of Laplacian of Gaussian edge detection and a new corner template detection algorithm for adjustment of the pixels along the edge map in the interpolation process. Third step is the reconstruction process by implementing two morphology operators with embedded of inversion condition and dynamic thr eshold to preserve and reconstruct object contour. Fifth step is ground mask process in which the outputs of the inference obtained for each pixel is combined to a final segmented output, which provides a segmented foreground against the black background. This proposed algorithm is tested over 150 indoor and 40 outdoor fruit images in order to analyse its efficiency. From the experimental results, it has been observed that the proposed segmentation approach provides better segmentation accuracy of 100 % in segmenting indoor and outdoor natural images. This algorithm also present a fully automatic model based system for segmenting fruit images of the natural environment.
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7

Lawand, Komal. "Segmentation of Dermoscopic Images." IOSR Journal of Engineering 4, no. 4 (April 2014): 16–20. http://dx.doi.org/10.9790/3021-04461620.

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VÉHEL, JACQUES LÉVY, and PASCAL MIGNOT. "MULTIFRACTAL SEGMENTATION OF IMAGES." Fractals 02, no. 03 (September 1994): 371–77. http://dx.doi.org/10.1142/s0218348x94000466.

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Abstract:
We propose a multifractal approach to the problem of image analysis. We show that an alternative description of images, based on a multifractal characterization, can be used instead of the classical approach that involves smoothing of the discrete data in order to compute local extrema. We classify each point of the image according to two parameters, its type of singularity and its relative height, by computing the spectra associated with different kinds of capacities defined from the gray levels. All this information is then used together through a Bayesian approach.
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9

Musatian, S. A., A. V. Lomakin, S. Yu Sartasov, L. K. Popyvanov, I. B. Monakhov, and A. S. Chizhova. "Medical Images Segmentation Operations." Proceedings of the Institute for System Programming of the RAS 30, no. 4 (2018): 183–94. http://dx.doi.org/10.15514/ispras-2018-30(4)-12.

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Taxt, T., P. J. Flynn, and A. K. Jain. "Segmentation of document images." IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence 11, no. 12 (December 1989): 1322–29. http://dx.doi.org/10.1109/34.41371.

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Dissertations / Theses on the topic "Segmentation des images échographiques"

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Dhibi, Mounir. "Segmentation et quantification volumique des thromboses veineuses : application aux images échographiques." Télécom Bretagne, 2006. http://www.theses.fr/2006TELB0014.

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Abstract:
La thrombose veineuse est la principale cause de l'embolie pulmonaire. Cette maladie est fatale si elle n'est pas détectée et soignée à temps. Les approches manuelles utilisées par les spécialistes ne sont pas assez précises pour détecter ces complications. Notre travail concerne la segmentation des thromboses veineuses et la mesure de leurs volumes, afin de fournir aux praticiens un système d'aide au diagnostic robuste et précis. En effet, si plusieurs modalités d'imagerie peuvent être utilisées pour diagnostiquer la thrombose veineuse l'échographie se présente comme l'examen le plus adéquat. Afin d'atteindre nos objectifs, nous proposons un algorithme robuste pour la détection des contours des thromboses veineuses dans des images échographiques 2D. En premier lieu, nous adoptons la diffusion anisotrope pour un pré-traitement de ce type d'image connue par son faible contenu d'information, afin de réduire le bruit appelé speckle. Nous proposons d'utiliser les contours actifs précédés d'une initialisation semi-automatique basée sur un modèle elliptique. Cette initialisation repose sur la génération d'une ellipse à partir de cinq points déterminés au préalable par l'expert. En effet, ce choix est dû à la forme pseudo-elliptique des thromboses veineuses. Une fois les contours obtenus, une modélisation géométrique est nécessaire, pour déterminer leurs surfaces et leurs volumes. Pour ceci, nous proposons une triangulation de Delaunay adaptative suivie d'une projection des normales principales des surfaces triangulées. Cette méthodologie est intégrée dans un système d'acquisition et de positionnement des images 2D dans un espace 3D fixe. Ce positionnement est issu d'une procédure de calibration basée sur l'adoption d'un localisateur électromagnétique. Une première validation avec deux spécialistes sur des fantômes cylindrique en plastic et sur des thrombus in vitro et in vivo a eu lieu. Les résultats obtenus montrent une précision élevée pour la quantification volumique, permettant d'envisager son utilisation en routine clinique, offrant ainsi une assistance fiable aux praticiens.
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Dahdouh, Sonia. "Filtrage, segmentation et suivi d'images échographiques : applications cliniques." Phd thesis, Université Paris Sud - Paris XI, 2011. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00647326.

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Abstract:
La réalisation des néphrolithotomies percutanées est essentiellement conditionnée par la qualité dela ponction calicièle préalable. En effet, en cas d'échec de celle-ci, l'intervention ne peut avoir lieu.Réalisée le plus souvent sous échographie, sa qualité est fortement conditionnée par celle du retouréchographique, considéré comme essentiel par la deuxième consultation internationale sur la lithiase pour limiter les saignements consécutifs à l'intervention.L'imagerie échographique est largement plébiscitée en raison de son faible coût, de l'innocuité del'examen, liée à son caractère non invasif, de sa portabilité ainsi que de son excellente résolutiontemporelle ; elle possède toutefois une très faible résolution spatiale et souffre de nombreux artefacts tels que la mauvaise résolution des images, un fort bruit apparent et une forte dépendance àl'opérateur.L'objectif de cette thèse est de concevoir une méthode de filtrage des données échographiques ainsiqu'une méthode de segmentation et de suivi du rein sur des séquences ultrasonores, dans le butd'améliorer les conditions d'exécution d'interventions chirurgicales telles que les néphrolithotomiespercutanées.Le filtrage des données, soumis et publié dans SPIE 2010, est réalisé en exploitant le mode deformation des images : le signal radiofréquence est filtré directement, avant même la formation del'image 2D finale. Pour ce faire, nous utilisons une méthode basée sur les ondelettes, en seuillantdirectement les coefficients d'ondelettes aux différentes échelles à partir d'un algorithme de typesplit and merge appliqué avant reconstruction de l'image 2D.La méthode de suivi développée (une étude préliminaire a été publiée dans SPIE 2009), exploiteun premier contour fourni par le praticien pour déterminer, en utilisant des informations purementlocales, la position du contour sur l'image suivante de la séquence. L'image est transformée pourne plus être qu'un ensemble de vignettes caractérisées par leurs critères de texture et une premièresegmentation basée région est effectuée sur cette image des vignettes. Cette première étape effectuée, le contour de l'image précédente de la séquence est utilisé comme initialisation afin de recalculer le contour de l'image courante sur l'image des vignettes segmentée. L'utilisation d'informations locales nous a permis de développer une méthode facilement parallélisable, ce qui permettra de travailler dans une optique temps réel.La validation de la méthode de filtrage a été réalisée sur des signaux radiofréquence simulés. Laméthode a été comparée à différents algorithmes de l'état de l'art en terme de ratio signal sur bruitet de calcul de USDSAI. Les résultats ont montré la qualité de la méthode proposée comparativement aux autres. La méthode de segmentation, quant-à elle, a été validée sans filtrage préalable, sur des séquences 2D réelles pour un temps d'exécution sans optimisation, inférieur à la minute pour des images 512*512.
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Tauber, Clovis. "Filtrage anisotrope robuste et segmentation par B-spline snake : application aux images échographiques." Phd thesis, Toulouse, INPT, 2005. http://oatao.univ-toulouse.fr/7357/1/tauber1.pdf.

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Abstract:
Le contexte de ce travail est le traitement d'images échographiques. Plus précisément, on s'est intéressé au filtrage et à la segmentation automatique d'images dégradées par du speckle. La première partie concerne les travaux effectués sur le filtrage du speckle. Ils ont abouti à la conception d'une méthode de diffusion anisotrope robuste, nommée -diffusion. Elle se fonde sur un coefficient de diffusion original qui exploite lui-mˆeme la statistique du coefficient de variation et une adaptation de la fonction de Tukey. Un estimateur robuste du paramètre d'échelle de ce filtre est présenté. L'évolution de la diffusion est modélisée par une équation aux dérivées partielles s'appliquant sur l'enveloppe du signal brut, non compressée logarithmiquement. Cette approche permet de réduire le bruit des images échographiques, tout en préservant les structures importantes pour leur interprétation. Dans la deuxieme partie, nous présentons un contour actif paramétrique de type B-spline snake. L'étude de la continuité géométrique des B-splines nous permet de justifier le choix de l'énergie interne. Nous proposons deux nouvelles énergies externes qui exploitent notamment un champ de flux de vecteurs gradients, nommé s-GVF, calculé sur une carte de coefficients de variation locaux. Une fonction d'inhibition contrôle l'influence respective de ces deux énergies externe lors de l'évolution du snake. Enfin, nous proposons une nouvelle méthode d'initialisation automatique pour contour actif paramétrique. Une application au cas du filtrage des images echographiques et de la segmentation des cavités cardiaques est présentée. Les résultats démontrent une robustesse et une précision accrue par les modèles proposés par rapport aux techniques classiques de filtrage et segmentation par contours actifs.
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Paulhac, Ludovic. "Outils et méthodes d'analyse d'images 3D texturées : application à la segmentation des images échographiques." Phd thesis, Université François Rabelais - Tours, 2009. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00576507.

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Abstract:
Le travail présenté dans cette thèse s'inscrit dans le domaine de l'analyse d'images texturées et plus particulièrement d'images 3D (ensembles de voxels). Pour ces dernières, les difficultés d'analyse sont principalement dues à la très grande quantité d'informations à prendre en compte et à traiter, ce qui rend inefficaces les méthodes dédiées aux images 2D. De plus, outre le faible nombre de travaux proposant des méthodes réellement 3D, la majeure partie des méthodes d'analyse de textures existantes n'ont pas une applicabilité très étendue et sont incapables d'identifier certaines classes de textures. En comparaison, le système visuel humain s'adapte à tous types de textures, même en présence d'un contexte défavorable. Les textures sont donc facilement discernées par l'humain, mais très difficiles à définir sous forme d'un modèle mathématique unique offrant une description purement quantitative. Partant de l'hypothèse qu'il est plus pertinent de décrire une texture avec des adjectifs qualificatifs (description qualitative) plutôt qu'avec un modèle mathématique unique, nous avons choisi dans un premier temps de définir un nouvel ensemble de descripteurs de textures permettant une caractérisation qualitative des textures contenues dans les images 3D. Il est difficile de produire une définition consensuelle du terme "texture". Néanmoins, la première contribution de cette thèse est la proposition d'un nouvel ensemble de caractéristiques de textures solides construit à partir de propriétés de textures facilement appréhendable par l'utilisateur humain. Ces nouveaux descripteurs permettent entre autres de décrire des propriétés texturales telles que la directionnalité, la rugosité et le contraste. La deuxième contribution de cette thèse correspond aux techniques multi-résolutions que nous proposons d'exploiter pour extraire ces caractéristiques des images 3D, techniques basées sur une décomposition en ondelette couplée à une analyse des composantes géométriques contenues dans les représentations obtenues. Enfin, le système de segmentation interactif d'images échographiques 3D de la peau, intégrant nos descripteurs de textures solides, couplé à un mécanisme de clustering et à une interface homme-machine adaptée constitue, selon nous, une troisième contribution. Ce système nous a permis de valider expérimentalement la robustesse et la généricité de nos propositions, et intéresse aujourd'hui de nombreux acteurs du monde de la santé (médecins, dermatologues, industriels, ...).
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Ionescu, Gelu. "Segmentation et recalage d'images échographiques par utilisation de connaissances physiologiques et morphologiques." Phd thesis, Université Joseph Fourier (Grenoble), 1998. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00005189.

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Abstract:
L'échographie est un outil qui s'impose de plus en plus dans le domaine des Gestes Médico-Chirurgicaux Assistés par Ordinateur (GMCAO). Les médecins et les chirurgiens disposent en conséquence d'un excellent outil de travail qui les aide à planifier et surtout à réaliser des interventions chirurgicales. Pour cela, ils ont besoin également de logiciels automatiques et faciles à utiliser fondés sur d'algorithmes robustes, précis et rapides. L'objectif majeur de cette thèse est d'exploiter la dualité segmentation- recalage pour extraire de l'information pertinente des images échographiques. Cette information permettra ensuite le recalage automatique et précis des structures anatomiques contenues dans le modèle pré-opératoire issu de l'imagerie TDM/IRM et des données per-opératoires contenues dans les images échographique. Le résultat du recalage sera utilisé ultérieurement pour prêter assistance à un outil guidé par ordinateur. Dans une première partie, nous proposons des méthodes de filtrage, segmentation et calibrage des images échographiques. Un intérêt majeur a été accordé au développement des algorithmes de traitement robustes, précis et rapides. Une deuxième partie a été dédiée à la dualité segmentation-recalage et à la compensation des déformations élastiques des tissus mous. Des algorithmes de segmentation de haut niveau des images échographiques ont été développés. Ils se fondent sur la fusion des résultats fournis par la segmentation de bas niveau, des connaissances anatomiques a priori et de l'information apportée par le modèle pré-opératoire. La troisième partie est réservée à la description détaillée des applications et à l'interprétation des résultats. Les applications traitées sont : l'orthopédie du rachis - visée pédiculaire, l'orthopédie du bassin - visée sacro-iliaque, la radiothérapie de la prostate et la ponction d'un épanchement péricardique. Finalement, les développements futurs de cette approche sont discutés.
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Garnier, Carole. "Segmentation de la prostate pour la thérapie par Ultrasons Haute Intensité guidée par l'image." Phd thesis, Université Rennes 1, 2009. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00498035.

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Abstract:
Ce travail traite le problème de la segmentation d'images échographiques de prostate acquises en condition per-opératoire dans le cadre de la destruction de tumeurs effectuée par une technique d'ultrasons haute intensité (HIFU). L'objectif est de délimiter précisément les tissus cible de façon à concentrer l'échauffement induit par les ultrasons tout en réduisant leur impact sur les structures voisines. L' étude bibliographique de l'état de l'art montre que toutes les méthodes de segmentation se référant aux dernières avancées méthodologiques ont été tentées sans pour autant apporter de réponses complètement satisfaisantes au problème du fait de la variabilité des situations rencontrées et surtout de la qualité toute relative des images dans le cas des HIFU. Les différentes solutions proposées dans cette thèse s'appuient sur les modèles déformables discrets enrichis de recherche de points d'ancrage basés gradient, couplés ou pas à une approche de détection de surface optimale. Ces solutions sont testées sur une trentaine de bases de données et analysées à la fois qualitativement et quantitativement par comparaison à des contours définis par des experts. Par ailleurs, une étude préliminaire est conduite sur la caractérisation de texture par différents types de moments (Zernike, Legendre, etc.). Les résultats obtenus montrent un comportement globalement correct et satisfaisant les temps de calcul imposés.
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Sandoval, Niño Zulma. "Planning and guidance of ultrasound guided High Intensity Focused Ultrasound cardiac arrhythmia therapy." Thesis, Rennes 1, 2015. http://www.theses.fr/2015REN1S044/document.

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Abstract:
L'objectif des travaux présentés dans ce document est de développer de nouvelles méthodes de traitement d'images pour améliorer la planification et le guidage d'une thérapie par voie transœsophagienne de la fibrillation auriculaire à l'aide d'Ultrason Focalisé Haute Intensité. Le document est divisé en deux parties : la planification du traitement et le guidage de la thérapie. Pour la planification de la thérapie, l'idée est d'exploiter l'information acquise au stade préopératoire par un scanner X ou IRM afin de retrouver l'anatomie spécifique du patient et à y définir le futur geste thérapeutique. Plus particulièrement, nos différentes contributions ont porté sur une approche multi-atlas de segmentation de l'oreillette gauche et des veines pulmonaires ; le tracé des lignes de lésions sur le volume initial ou segmenté ; et la reconstruction d'un volume adapté à la future navigation transœsophagienne. Pour le guidage de la thérapie, nous proposons une nouvelle approche de recalage qui permet d'aligner les images échographiques peropératoires 2D et l'information 3D CT préopératoire. Dans cette approche, dans un premier temps nous avons sélectionné la mesure de similarité la plus adaptée à notre problématique à l'aide d'une évaluation systématique puis nous avons tiré profit des contraintes imposées à la sonde transœsophagienne par l'anatomie du patient pour simplifier la procédure de recalage. Toutes ces méthodes ont été évaluées sur des fantômes numériques ou physiques et sur des données cliniques
The work presented in this document aims at developing new image-processing methods to improve the planning and guidance of transesophageal HIFU atrial fibrillation therapy. This document is divided into two parts, namely therapy planning and therapy guidance. We first propose novel therapy planning methods that exploit high-resolution pre-operative CT or MRI information to extract patient-specific anatomical details and to define future therapeutic procedures. Our specific methodological contributions concern the following: an automatically-refined atlas-based segmentation approach to extract the left atrium and pulmonary veins; the delineation of the lesion lines on the original or segmented volume; and the reconstruction of a volume adapted to future intraoperative transesophageal navigation. Secondly, our proposal of a novel registration approach for use in therapy guidance aligns intraoperative 2D ultrasound with preoperative 3D CT information. This approach first carries out a systematic statistical evaluation to select the best similarity measure for our application and then takes advantage of the geometrical constraints of the transesophageal HIFU probe to simplify the registration process. Our proposed methods have been evaluated on digital and/or physical phantoms and on real clinical data
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Leclerc, Sarah Marie-Solveig. "Automatisation de la segmentation sémantique de structures cardiaques en imagerie ultrasonore par apprentissage supervisé." Thesis, Lyon, 2019. http://www.theses.fr/2019LYSEI121.

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Abstract:
L’analyse d’images médicales joue un rôle essentiel en cardiologie pour la réalisation du diagnostique cardiaque clinique et le suivi de l’état du patient. Parmi les modalités d’imagerie utilisées, l’imagerie par ultrasons, temps réelle, moins coûteuse et portable au chevet du patient, est de nos jours la plus courante. Malheureusement, l’étape nécessaire de segmentation sémantique (soit l’identification et la délimitation précise) des structures cardiaques est difficile en échocardiographie à cause de la faible qualité des images ultrasonores, caractérisées en particulier par l’absence d’interfaces nettes entre les différents tissus. Pour combler le manque d’information, les méthodes les plus performante, avant ces travaux, reposaient sur l’intégration d’informations a priori sur la forme ou le mouvement du cœur, ce qui en échange réduisait leur adaptabilité au cas par cas. De plus, de telles approches nécessitent pour être efficaces l’identification manuelle de plusieurs repères dans l’image, ce qui rend le processus de segmentation difficilement reproductible. Dans cette thèse, nous proposons plusieurs algorithmes originaux et entièrement automatiques pour la segmentation sémantique d’images échocardiographiques. Ces méthodes génériques sont adaptées à la segmentation échocardiographique par apprentissage supervisé, c’est-à-dire que la résolution du problème est construite automatiquement à partir de données pré- analysées par des cardiologues entraînés. Grâce au développement d’une base de données et d’une plateforme d’évaluation dédiées au projet, nous montrons le fort potentiel clinique des méthodes automatiques d’apprentissage supervisé, et en particulier d’apprentissage profond, ainsi que la possibilité d’améliorer leur robustesse en intégrant une étape de détection automatique des régions d’intérêt dans l’image
The analysis of medical images plays a critical role in cardiology. Ultrasound imaging, as a real-time, low cost and bed side applicable modality, is nowadays the most commonly used image modality to monitor patient status and perform clinical cardiac diagnosis. However, the semantic segmentation (i.e the accurate delineation and identification) of heart structures is a difficult task due to the low quality of ultrasound images, characterized in particular by the lack of clear boundaries. To compensate for missing information, the best performing methods before this thesis relied on the integration of prior information on cardiac shape or motion, which in turns reduced the adaptability of the corresponding methods. Furthermore, such approaches require man- ual identifications of key points to be adapted to a given image, which makes the full process difficult to reproduce. In this thesis, we propose several original fully-automatic algorithms for the semantic segmentation of echocardiographic images based on supervised learning ap- proaches, where the resolution of the problem is automatically set up using data previously analyzed by trained cardiologists. From the design of a dedicated dataset and evaluation platform, we prove in this project the clinical applicability of fully-automatic supervised learning methods, in particular deep learning methods, as well as the possibility to improve the robustness by incorporating in the full process the prior automatic detection of regions of interest
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Assadzadeh, Djafar. "Traitement des images échographiques." Paris 13, 1986. http://www.theses.fr/1986PA132013.

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Meghoufel, Ali. "Analyse des images échographiques du tendon équin." Mémoire, École de technologie supérieure, 2011. http://espace.etsmtl.ca/889/1/MEGHOUFEL_Ali.pdf.

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Abstract:
Les articulations du cheval de sport de haut niveau sont très sollicitées, ce qui peut entraîner de multiples tendinopathies telles que la déchirure ou la rupture du Tendon Fléchisseur Superficiel du Doigt (SDFT). L’imagerie par échographie, peu coûteuse, non invasive et propice à l’exploration de la structure interne du SDFT est régulièrement utilisée pour évaluer l’intégrité du tendon. Cependant, le pronostic fonctionnel sur l’état des tendons à partir des examens cliniques est souvent difficile à poser. Cette difficulté résulte du manque d’information a priori des structures visibles sur les images échographiques cliniques qui peut entraîner une interprétation subjective ou erronée sur l’état du tendon. Une autre difficulté est le manque d’outils en imagerie pour supporter les vétérinaires dans leur prise de décision. Dans cette recherche, nous nous intéressons à développer une méthode d’analyse pour évaluer objectivement la structure interne des SDFTs à partir des examens cliniques. Deux axes de recherche sont privilégiés : − La simulation, dans des conditions réalistes, de la propagation des ondes ultrasonores à travers la structure tendineuse, dans le but de reproduire l’aspect général clinique des images échographiques. Les résultats de la simulation nous aideront à déduire l’information sur le contenu structural observé sur les images cliniques des tendons sains et lésés. Cette information servira ensuite à : − L’élaboration de méthodes de segmentation de la structure interne et de la quantification de la densité des faisceaux fibreux des tendons SDFTs à partir des examens cliniques. La simulation nous a permis de noter d’une manière objective que les structures hyperéchogènes observées sur les échographies des tendons normaux sont les résultats de la rétrodiffusion des ondes ultrasonores sur les interstices qui entourent les faisceaux fibreux. Les interstices qui génèrent les structures hyperéchogènes à une fréquence de 7,5 MHz sont ceux qui ont des épaisseurs supérieures à la longueur d’onde acoustique λ (~256 μm) selon l’axe de propagation des ondes ultrasonores. Les méthodes de segmentation utilisées se résument en deux approches principales : une première méthode est dédiée exclusivement à la segmentation des échographies du SDFT et combine une méthode de décompression logarithmique et des opérations morphologiques. Une deuxième approche, plus générale, est dédiée à la segmentation des échographies et des macrophotographies du SDFT. Elle se base essentiellement sur un nouvel algorithme d’amincissement morphologique. La quantification de la structure interne des tendons SDFT a permis de discerner objectivement les tendons normaux des lésés. L’analyse statistique sur la densité des faisceaux fibreux, évaluée à partir des examens cliniques sur des sites préférentiels des SDFTs normaux a montré une faible densité sur le site distal. Cette analyse a été corroborée par l’application de la même approche de segmentation et de quantification sur une base de données d’images macrophotographiques des SDFTs. Cela peut traduire une faiblesse en traction mécanique du site distal et expliquer la fréquence élevée des blessures sur ce site. Ces résultats pourront éventuellement être adaptés à l’étude des tendons et des ligaments chez l’humain.
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Books on the topic "Segmentation des images échographiques"

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Gorte, Ben. Probabilistic segmentation of remotely sensed images. Enschede: International Institute for Aerospace Survey and Earth Sciences (ITC), 1998.

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Banik, Shantanu, Rangaraj M. Rangayyan, and Graham S. Boag. Landmarking and Segmentation of 3D CT Images. Cham: Springer International Publishing, 2009. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-031-01635-6.

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Zuluaga, Maria A., Kanwal Bhatia, Bernhard Kainz, Mehdi H. Moghari, and Danielle F. Pace, eds. Reconstruction, Segmentation, and Analysis of Medical Images. Cham: Springer International Publishing, 2017. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-52280-7.

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Tuckett, Nicholas M. Maximum gradient profile segmentation of gesture images. Manchester: UMIST, 1995.

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Griffiths, Jane Edisbury. Market segmentation and the corporate images of grocery retailers. Manchester: University of Manchester, 1996.

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Zhuang, Xiahai, and Lei Li, eds. Myocardial Pathology Segmentation Combining Multi-Sequence Cardiac Magnetic Resonance Images. Cham: Springer International Publishing, 2020. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-65651-5.

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7

Anil, Phatak, Chatterji Gano, and Ames Research Center, eds. Scene segmentation of natural images using texture measures and back-propagation. Moffett Field, Calif: National Aeronautics and Space Administration, Ames Research Center, 1993.

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Noltimier, Katy Farness. Geological analysis of ERS-1 SAR mosaic: Implications for the tectonic segmentation of the Antarctic Peninsula. Columbus, Ohio: Byrd Polar Research Center, Ohio State University, 1998.

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Abkar, Ali Akbar. Likelihood-based segmentation and classification of remotely sensed images: A Bayesian optimization approach for combining RS and GIS. Enschede, The Netherlands: International Institute for Aerospace Survey and Earth Sciences, 1999.

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10

Bloomquist, James D. Hierarchical image segmentation to infrared images. 1985.

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Book chapters on the topic "Segmentation des images échographiques"

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Stanescu, Liana, Dumitru Dan Burdescu, Marius Brezovan, and Cristian Gabriel Mihai. "Medical Images Segmentation." In SpringerBriefs in Electrical and Computer Engineering, 15–43. New York, NY: Springer New York, 2011. http://dx.doi.org/10.1007/978-1-4614-1909-9_3.

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2

Bergounioux, Maïtine. "Segmentation." In Introduction au traitement mathématique des images - méthodes déterministes, 97–136. Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg, 2015. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-662-46539-4_5.

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3

Hoogs, Anthony, and Ruzena Bajcsy. "Segmentation modeling." In Computer Analysis of Images and Patterns, 808–13. Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg, 1995. http://dx.doi.org/10.1007/3-540-60268-2_385.

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4

Stokman, With contributions by Harro M. G. "Segmentation of Multispectral Images." In Color in Computer Vision, 318–38. Hoboken, NJ, USA: John Wiley & Sons, Inc., 2012. http://dx.doi.org/10.1002/9781118350089.ch18.

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5

Pavlidis, George. "Segmentation of Digital Images." In Mixed Raster Content, 213–60. Singapore: Springer Singapore, 2016. http://dx.doi.org/10.1007/978-981-10-2830-4_3.

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6

Setarehdan, S. K., and John J. Soraghan. "Segmentation in Echocardiographic Images." In Advanced Algorithmic Approaches to Medical Image Segmentation, 64–130. London: Springer London, 2002. http://dx.doi.org/10.1007/978-0-85729-333-6_2.

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7

Banik, Shantanu, Rangaraj M. Rangayyan, and Graham S. Boag. "Image Segmentation." In Landmarking and Segmentation of 3D CT Images, 9–42. Cham: Springer International Publishing, 2009. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-031-01635-6_2.

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8

Kimmel, Ron. "2D and 3D Image Segmentation." In Numerical Geometry of Images, 123–40. New York, NY: Springer New York, 2004. http://dx.doi.org/10.1007/978-0-387-21637-9_9.

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9

Haindl, Michal, and Pavel Žid. "Fast segmentation of range images." In Image Analysis and Processing, 295–302. Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg, 1997. http://dx.doi.org/10.1007/3-540-63507-6_214.

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10

Cuevas, Erik, Valentín Osuna, and Diego Oliva. "Multilevel Segmentation in Digital Images." In Evolutionary Computation Techniques: A Comparative Perspective, 9–33. Cham: Springer International Publishing, 2016. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-51109-2_2.

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Conference papers on the topic "Segmentation des images échographiques"

1

Ameur, Meryem, Cherki Daoui, and Najlae Idrissi. "Fast Markovian Images Segmentation." In 2020 IEEE 6th International Conference on Optimization and Applications (ICOA). IEEE, 2020. http://dx.doi.org/10.1109/icoa49421.2020.9094479.

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2

Verdenskaya, N. V., V. V. Sazonov, I. A. Ivanova, A. G. Yarovoyj, and L. P. Ligthart. "Segmentation of GPR Images." In Proceedings of the 3rd European Radar Conference. IEEE, 2006. http://dx.doi.org/10.1109/eurad.2006.280269.

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3

Báez, Nery Javier Machado, Luis Vázquez Noguera, and Horacio Legal Ayala. "Segmentation of melanoma images." In XXXV CNMAC - Congresso Nacional de Matemática Aplicada e Computacional. SBMAC, 2015. http://dx.doi.org/10.5540/03.2015.003.01.0125.

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4

Akram, Muhammad Usman, Anam Tariq, and Sarwat Nasir. "Retinal images: Noise segmentation." In IEEE INMIC 2008. 12th IEEE International Multitopic Conference. IEEE, 2008. http://dx.doi.org/10.1109/inmic.2008.4777719.

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5

Krueger, Warren M. "Segmentation in blurred images." In SPIE's 1993 International Symposium on Optics, Imaging, and Instrumentation, edited by Joseph N. Wilson and David C. Wilson. SPIE, 1993. http://dx.doi.org/10.1117/12.146595.

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6

Bones, Philip J., Todd C. Griffin, and Chris M. Carey-Smith. "Segmentation of document images." In SC - DL tentative, edited by Walter Bender and Mitsunaga Saito. SPIE, 1990. http://dx.doi.org/10.1117/12.19950.

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7

Al-Hujazi, Ezzet H., and Arun Sood. "Segmentation Of Range Images." In SPIE 1989 Technical Symposium on Aerospace Sensing, edited by Mohan M. Trivedi. SPIE, 1989. http://dx.doi.org/10.1117/12.969274.

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8

Švihlík, Jan, Stanislav Vítek, Karel Fliegel, Petr Páta, and Elena Anisimova. "Segmentation of astronomical images." In SPIE Optical Engineering + Applications, edited by Andrew G. Tescher. SPIE, 2014. http://dx.doi.org/10.1117/12.2062009.

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9

Barker, Simon A., Anil C. Kokaram, and Peter J. W. Rayner. "Unsupervised segmentation of images." In SPIE's International Symposium on Optical Science, Engineering, and Instrumentation, edited by Ali Mohammad-Djafari. SPIE, 1998. http://dx.doi.org/10.1117/12.323800.

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10

Tolstaya, Ekaterina, and Anton Egorov. "Segmentation of Seismic Images." In 31th International Conference on Computer Graphics and Vision. Keldysh Institute of Applied Mathematics, 2021. http://dx.doi.org/10.20948/graphicon-2021-3027-564-570.

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Abstract:
In this paper we propose a method of seismic facies labeling. Given the three-dimensional image cube of seismic sounding data, labeled by a geologist, we first train on the part of the cube, then we propagate labels to the rest of the cube. We use open-source fully annotated 3D geological model of the Netherlands F3 Block. We apply state-of-the-art deep network architecture, adding on top a 3D fully connected conditional random field (CRF) layer. This allows to get smoother labels on data cube cross-sections. Pseudo labeling technique is used to overcome training data scarcity and predict more reliable labels for geological units. Additional data augmentation allows also to enlarge training dataset. The results show superior network performance over existing baseline mode.
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Reports on the topic "Segmentation des images échographiques"

1

Shah, Jayant. Object Oriented Segmentation of Images. Fort Belvoir, VA: Defense Technical Information Center, December 1994. http://dx.doi.org/10.21236/ada290792.

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2

Blackston, Matthew, Deniz Aykac, and Paul Hausladen. Progress Update on Segmentation of Neutron Tomographic Images, 2018. Office of Scientific and Technical Information (OSTI), September 2018. http://dx.doi.org/10.2172/1675057.

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3

Ho, Leyton. ully Automated GrowCut-based Segmentation of Melanoma in Dermoscopic Images. Journal of Young Investigators, February 2019. http://dx.doi.org/10.22186/jyi.36.2.11-17.

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4

Quinn, George W. An Open Source Iris Segmentation Algorithm for Non-ideal Images. Gaithersburg, MD: National Institute of Standards and Technology, 2024. http://dx.doi.org/10.6028/nist.ir.8516.

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5

Li, Qunhua, Chris Fraley, Roger E. Bumgarner, Ka Y. Yeung, and Adrian E. Raftery. Donuts, Scratches and Blanks: Robust Model-Based Segmentation of Microarray Images. Fort Belvoir, VA: Defense Technical Information Center, January 2005. http://dx.doi.org/10.21236/ada454864.

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6

He, Ping, and Jun Zheng. Segmentation of TIBIA Bone in Ultrasound Images Using Active Shape Models. Fort Belvoir, VA: Defense Technical Information Center, October 2001. http://dx.doi.org/10.21236/ada412425.

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7

Tadmor, Eitan, Suzanne Nezzar, and Luminita Vese. Multiscale Hierarchical Decomposition of Images with Applications to Deblurring, Denoising and Segmentation. Fort Belvoir, VA: Defense Technical Information Center, November 2007. http://dx.doi.org/10.21236/ada489758.

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8

Bai, Xue, and Guillermo Sapiro. Distancecut: Interactive Real-Time Segmentation and Matting of Images and Videos (PREPRINT). Fort Belvoir, VA: Defense Technical Information Center, January 2007. http://dx.doi.org/10.21236/ada478494.

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9

Mohan, Anish, Guillermo Sapiro, and Edward Bosch. Spatially-Coherent Non-Linear Dimensionality Reduction and Segmentation of Hyper-Spectral Images (PREPRINT). Fort Belvoir, VA: Defense Technical Information Center, June 2006. http://dx.doi.org/10.21236/ada478496.

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10

Hausladen, Paul. Oak Ridge National Laboratory Progress Update on Segmentation of Neutron Tomographic Images, 2017. Office of Scientific and Technical Information (OSTI), May 2017. http://dx.doi.org/10.2172/1868506.

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