| Attributes | Values |
|---|
| type
| |
| Thesis advisor
| |
| Author
| |
| alternative label
| - Single scan skeletonization : application to the bone characterization
|
| dc:subject
| - Os trabéculaire
- Scanographie
- Imagerie médicale
- Thèses et écrits académiques
- Micro-architecture osseuse
- Squelettisation
|
| preferred label
| - Squelettisation en un balayage, application à la caractérisation osseuse
|
| Language
| |
| Subject
| |
| dc:title
| - Squelettisation en un balayage, application à la caractérisation osseuse
|
| Degree granting institution
| |
| note
| - La squelettisation est une méthode de reconnaissance et de caractérisation des formes utilisant des notions de topologie discrète, qui permet d’extraire le squelette d’une forme binaire. Ce squelette (un sous ensemble de la forme centré, fin, topologiquement équivalent à la forme et reconstructible) se calcule grâce à plusieurs balayages de l’image. Dans ce travail de thèse nous nous sommes intéressé au calcul du squelette en une seule passe (mode « streaming »). Pour cela nous avons proposé un nouvel algorithme qui ré-ordonne les calculs sur chaque pixels dans leur ordre d’apparition dans l��image (sans changer le sens de propagation de l’information dans l’image) en calculant une carte de distance asymétrique puis qui trouve les points de l’axe médian. Selon un ordre particulier, qui garantit l’identité de nos résultats avec ceux d’un algorithme de référence, nous pouvons supprimer les points de la carte de distance en ne conservant que les points du squelette dont les points de l’axe médian. En plus du fait que nos squelettes soient identiques au pixel près à ceux obtenus par l’algorithme de référence, notre algorithme les calcule plus rapidement. Bien que notre approche soit générique, nous avons utilisé cet algorithme pour développer un outil logiciel en imagerie médicale permettant d’extraire les caractéristiques osseuses dans le but de mesurer la structure osseuse à partir du squelette obtenu sur des images de micro-scanner. L’extraction de zones d’os trabéculaire 2D sur des images binarisées, permet bien une caractérisation de l’os en accord avec la vérité terrain obtenue par d’autres logiciels
- Skeletonization is a method for shape recognition and characterization that uses discrete geometry notions. Given a binary image, this method allows the extraction of a skeleton.This skeleton is computed thanks to several scans of the image. It is a centered subset of the shape, thin, topologically equivalent to the input shape and it can be reconstructed. In this thesis we aimed at computing the skeleton with only one scan (streaming mode). We thus proposed a new algorithm that re-organizes the computation on each pixel according to their occurrence order within the image in order to compute an asymmetric distance map and to find the medial axis points. The method does not change the direction of the image information propagation. According to a particular order, which guarantees the same results than those of the reference algorithm results, we can delete the points from the asymmetric distance map while conserving the skeletal points and the medial axis points. Besides, the fact that our skeletons are identical to the pixel to those obtained by the reference method, our algorithm is the fastest. Although our approach is generic, we used this algorithm to develop a software tool for medical imaging applications. Trabecular bones characteristics extraction from 2D binarized images enables bones characterization that matches the observations yielded from other software.
|
| dc:type
| |
| http://iflastandar...bd/elements/P1001
| |
| rdaw:P10219
| |
| has content type
| |
| is primary topic
of | |
| is rdam:P30135
of | |
![[RDF Data]](/fct/images/sw-rdf-blue.png)
