Modèles symboliques pour la reconnaissance de structures dans les images médicales - Télécom Paris Accéder directement au contenu
Chapitre D'ouvrage Année : 2018

Modèles symboliques pour la reconnaissance de structures dans les images médicales

Résumé

En imagerie médicale, il est difficile de fournir une analyse et une interprétation pertinentes en s'appuyant uniquement sur les données. L'association entre méthodes symboliques et structurelles d'une part, et méthodes numériques d'autre part est donc primordiale. Cet article résume quelques uns de nos travaux au carrefour de l'intelligence artificielle et de l'interprétation d'images, avec des applications en imagerie médicale. Nous présentons l'intérêt de la modélisation de connaissances pour guider l'inteprétation d'images médicales, en insistant sur les connaissances structurelles telles que des relations spatiales. Ces connaissances peuvent être modélisées sous forme d'ontologies, de graphes, ou encore de réseaux de contraintes, associés à des représentations floues de relations spatiales. Nous illustrons quelques méthodes de reconnaissance d'objets et de scènes, guidées par ces modèles, en particulier en imagerie cérébrale, pour la segmentation et la reconnaissance de structures internes du cerveau, y compris en présence de tumeurs.
Fichier non déposé

Dates et versions

hal-02287724 , version 1 (13-09-2019)

Identifiants

  • HAL Id : hal-02287724 , version 1

Citer

Isabelle Bloch. Modèles symboliques pour la reconnaissance de structures dans les images médicales. IDs'16 Extraction, Modélisation, Gestion de Connaissances, Presses des Mines, pp.39-48, 2018. ⟨hal-02287724⟩
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