Journal des sciences théoriques et computationnelles
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ISSN: 2376-130X
ISSN: 2376-130X
Nika V, Babyn P et Zhu H
La détection de changement est un problème fondamental dans de nombreux domaines, tels que la surveillance par images, la télédétection, l'imagerie médicale, etc. Cet article étend nos travaux récents dans le domaine de la détection automatisée de changement pour les images IRM, en considérant des données volumétriques tridimensionnelles (3D). Nous cherchons à détecter des changements dans les volumes 3D des mêmes objets anatomiques pris à deux moments différents. Nous définissons la détection de changement comme un problème d'optimisation et proposons deux nouveaux algorithmes volumétriques 3D, le 3D AEDL-2 et le 3D EigenBlockCD-2 pour détecter les changements automatiquement. Nous montrons les performances de l'algorithme 3D EigenBlockCD-2 en utilisant de vraies images cérébrales IRM.