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Hole-Filling by Rank Sparsity Tensor Decomposition for Medical Imaging Remplissage de trous par décomposition du tenseur de parcimonie de rang pour l'imagerie médicale

Lv GUO, Yin LI, Jie YANG, Li LU

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Résumé:

L’intégrité de la surface des données médicales 3D est cruciale pour la simulation chirurgicale ou les diagnostics virtuels. Cependant, des trous indésirables existent souvent en raison de dommages externes sur les corps ou d'une limitation d'accessibilité sur les scanners. Pour combler ce fossé, le remplissage des trous pour l'imagerie médicale est un sujet de recherche populaire ces dernières années [1]-[3]. Considérant qu'une image médicale, par exemple CT ou IRM, a la forme naturelle d'un tenseur, nous reconnaissons le problème du remplissage médical des trous comme l'extension du problème de poursuite en composantes principales (PCP) du cas matriciel au cas tensoriel. Puisque le nouveau problème dans le cas tensoriel est beaucoup plus difficile que dans le cas matriciel, un algorithme efficace pour l’extension est présenté par technique de relaxation. La caractéristique la plus significative de notre algorithme est que contrairement aux méthodes traditionnelles qui suivent une approche strictement locale, notre méthode comble le trou par la structure globale des données médicales spécifiques. Une autre différence importante par rapport à l’algorithme précédent [4] est que notre algorithme est capable de séparer automatiquement les données complétées du trou de manière implicite. Nos expériences démontrent que la méthode proposée peut conduire à des résultats satisfaisants.

Publication
IEICE TRANSACTIONS on Information Vol.E94-D No.2 pp.396-399
Date de publication
2011/02/01
Publicisé
ISSN en ligne
1745-1361
DOI
10.1587/transinf.E94.D.396
Type de manuscrit
LETTER
Catégories
Génie biologique

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