Appariement difféomorphique robuste de faisceaux neuronaux

Résumé : Dans cet article, nous nous intéressons à l'appariement difféomorphique de faisceaux du cerveau. Ce problème est complexe car deux faisceaux n'ont presque jamais le même nombre de fibres. Ces variations topologiques peuvent détériorer les déformations obtenues et fausser les interprétations cliniques. Nous proposons ici une méthode robuste aux différences topologiques, grâce à la combinaison de normes L p et de métriques à noyaux adaptées à l'espace des fibres. Les résultats sur des exemples jouets et sur des données réelles sont prometteurs. Abstract-In this article, we study the diffeomorphic matching of brain fibers bundles. This problem is complex because there is no topological correspondence between two bundles, namely two bundles do not have the same number of fibers. This strongly deteriorates the deformations obtained and can lead to a wrong clinical intepretation. We present a method that is robust to topological differences, by combining L p norms and kernel-based metrics adapted to the space of fibers. We test the effectivenes of our method on both toy examples and brain fiber bundles.
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Contributor : Pietro Gori <>
Submitted on : Tuesday, August 6, 2019 - 2:05:07 PM
Last modification on : Friday, August 23, 2019 - 1:23:27 AM

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  • HAL Id : hal-02264180, version 1

Citation

Pierre Roussillon, Jean-Marc Thiery, Isabelle Bloch, Pietro Gori. Appariement difféomorphique robuste de faisceaux neuronaux. GRETSI 2019, Aug 2019, Lille, France. ⟨hal-02264180⟩

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