G - Physics – 06 – T
Patent
G - Physics
06
T
G06T 5/00 (2006.01)
Patent
CA 2609781
The invention concerns a method for segmenting an image or a sequence of initial three-dimensional images to obtain a three-dimensional image of segmentation comprising partitioning into regions of interest, said image or sequence of images including measurements, for each voxel and during n time intervals (n1), of the real evolution of a signal representing at least one variable of said image or sequence, which essentially includes: a) modelling (10) the signal including definition of a parametric model of spatio-temporal evolution of said signal, said model comprising sets of homogeneous parameters respectively pertaining to structures corresponding to said regions of interest; b) extracting (30) voxel samples respectively included in said structures; then c) merging (50b) the samples by assembling those whereof the model of evolution pertains to the same structure, said merging following, preceding or including classifying all the voxels of said image or sequence of images or a region of interest thereof by being aggregated to a group of samples.
La présente invention concerne une méthode de segmentation d'une image ou séquence d'images tridimensionnelles de départ pour l'obtention d'une image tridimensionnelle de segmentation comportant une partition en régions d'intérêt, ladite image ou séquence d'images comprenant des mesures, pour chaque voxel et au cours de n intervalles de temps (n 1), de l'évolution réelle d'un signal représentatif d'au moins une variable de ladite image ou séquence, qui comprend essentiellement : a) une modélisation (10) du signal comprenant la définition d'un modèle paramétrique d'évolution spatio- temporelle dudit signal, ce modèle comprenant des jeux de paramètres homogènes respectivement propres ô des structures correspondant auxdites régions d'intérêts ; b) une extraction (30) d'échantillons de voxels respectivement inclus dans lesdites structures ; puis c) une fusion (50b) des échantillons regroupant ceux dont le modèle d'évolution est propre ô la même structure, ladite fusion suivant, précédant ou incluant une classification de tous les voxels de ladite image ou séquence d'images ou d'une zone d'intérêt de celle- ci par agrégation ô un groupe d'échantillons.
Frouin Vincent
Maroy Renaud
Tavitian Bertrand
No associations
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Profile ID: LFCA-PAI-O-1940322