Colloque

Restauration d'images tomographiques par champ de Markov 3D

Nicolas Villain

Yves Goussard

Jerôme Idier

Membre a labase

Nicolas Villain

Résumé du colloque

Nous présentons une méthode de restauration d'images par champ de Markov 3D. Nous avons développé cette méthode pour obtenir la très grande précision requise pour fabriquer des prothèses personnalisées du genou. Dans le contexte bayésien du maximum a posteriori, les images des coupes du fémur à restaurer sont modélisées par des champs aléatoires de Markov qui permettent de traduire les caractéristiques locales des images. En raison de la géometrie particulière du problème, nous avons developpé un modèle a priori où l'interaction entre les coupes successives est aussi prise en compte sous la forme d'un champ de Markov 3D. Ainsi, le comportement d'un pixel est conditionné par celui des 8 pixels qui l'entourent dans le plan de coupe et par les 2 pixels les plus proches des coupes voisines. Le choix de potentiels de Gibbs associés convexes et l'hypothèse d'un bruit blanc gaussien et centré conduisent alors à un critère 3D convexe dont l'optimisation peut être faite directement par une méthode spécialement adaptée pour réduire le nombre d'opérations. La précision de la restauration et, plus encore, de la segmentation qui en découle est primordiale dans notre cas. La méthode a donc été testée sur des images artificielles puis sur des images tomographiques de fantômes de dimensions connues et, enfin, sur de vraies images de coupes du fémur. La méthode présentée permet une convergence rapide avec un faible volume de calculs et la restauration offre une précision plus grande que les méthodes utilisées actuellement.

Contexte

Section :

Génie électrique

Thème du colloque :

Génie électrique

Hôte : Université de Trois-Rivières

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