Quels auteurs et quelle année sont associés à la formalisation du recalage d’images ?
Noblet et coll., 2013.
Quels éléments distingue la formalisation du recalage d’images ?
Les attributs, la distance inter-image, le modèle de déformation et l’optimisation.
Quelles sont les trois approches de recalage par attributs ?
Géométrique, iconique et mixte.
Que minimise l’approche géométrique pour estimer la transformation ?
Un critère de distance géométrique.
Que mesure la distance inter-image ?
L’écart entre les attributs de deux images.
Quand la distance inter-image est-elle minimale ?
Lorsque les images se superposent.
Comment calculer la distance géométrique lorsque l’appariement des points est connu ?
Par la distance euclidienne.
Pourquoi ne teste-t-on pas toutes les combinaisons lorsque l’appariement est inconnu ?
Parce que cette recherche est trop coûteuse.
Quels outils peut-on utiliser si l’appariement des points est inconnu ?
Des contraintes géométriques, des signatures de points ou l’algorithme ICP.
Comment l’algorithme ICP apparie-t-il les points à chaque itération ?
Il associe chaque point à son plus proche voisin.
Sur quelle hypothèse reposent les similarités iconiques denses ?
Une relation lie les intensités des deux images.
À quel type de recalage les relations d’identité et affine sont-elles adaptées ?
Au recalage monomodal.
Que mesure l’information mutuelle entre deux images ?
La dépendance statistique entre les variables aléatoires associées à leurs intensités.
Quelle propriété de symétrie possède l’information mutuelle ?
Elle est symétrique.
Selon quels critères les modèles de déformation sont-ils classés ?
Selon leur linéarité, leur portée globale ou locale et leur caractère paramétrique ou non paramétrique.
Combien de paramètres possède une transformation rigide en 2D et en 3D ?
3 en 2D et 6 en 3D.
Combien de paramètres possède une transformation affine en 2D et en 3D ?
6 en 2D et 12 en 3D.
Quelles conditions une transformation doit-elle respecter pour préserver la topologie ?
La continuité, l’invariance des bords de l’image et la positivité du Jacobien.
Pourquoi le recalage dense nécessite-t-il une régularisation ?
C’est un problème mal posé.
Comment peut-on rechercher la symétrie en recalage ?
En symétrisant le critère de similarité ou en déformant conjointement les images.
Que doivent minimiser les paramètres de transformation lors d’un recalage ?
La fonction de coût.
Comment les approches hiérarchiques décomposent-elles le problème ?
En sous-problèmes de complexité croissante.
Quels sont deux effets des approches hiérarchiques sur le calcul et la convergence ?
Elles accélèrent le calcul et réduisent le risque de convergence vers un minimum local.
Pourquoi faut-il généralement interpoler les pixels d’une image déformée ?
Ils ne correspondent généralement pas à la grille de l’image de référence.
Quelle transformation estime-t-on en pratique pour rééchantillonner sur la grille de référence ?
La transformation inverse.
Comment la symétrie du recalage peut-elle être évaluée ?
Par comparaison avec la transformation identité.
Quelle autre influence étudie-t-on pour évaluer la cohérence du recalage ?
L’influence de l’initialisation.
Quelles primitives géométriques servent au recalage ?
Des points, des courbes et des surfaces.
Comment les amers géométriques sont-ils classés selon leur origine ?
En amers extrinsèques ou intrinsèques.
À quoi la précision du recalage géométrique est-elle limitée ?
À la proximité des primitives.
Quelles informations d’image l’approche iconique peut-elle utiliser ?
Les intensités, les opérateurs différentiels, la géométrie locale, les ondelettes et les coefficients de Fourier.
Quel est un inconvénient de l’approche iconique ?
Elle coûte davantage en calcul.
Quelles informations une approche mixte peut-elle combiner ?
Des primitives géométriques, des informations d’intensité ou des informations géométriques et iconiques.
Quelle propriété a le recalage géométrique linéaire avec appariement connu ?
Il admet une solution analytique.
De quoi dépend la convergence de l’algorithme ICP ?
D’une initialisation suffisamment proche de la solution.
Quelle relation entre intensités le coefficient de corrélation peut-il mesurer ?
Une relation affine.
Que mesure le critère de Woods et le rapport de corrélation ?
Une relation fonctionnelle entre les intensités.
Le critère de Woods et le rapport de corrélation sont-ils symétriques ?
Ils sont non symétriques.
Que représente l’histogramme joint de deux images ?
Les occurrences de couples d’intensités provenant des deux images.
Comment les modèles non linéaires capturent-ils la variabilité des formes ?
Par des transformations comportant un grand nombre de degrés de liberté.
Quelles représentations peuvent modéliser les transformations non linéaires ?
Des polynômes ou des bases de fonctions.
Que signifie un Jacobien inférieur à 1 pour le volume transformé ?
Il indique une contraction.
Que signifie un Jacobien nul pour la déformation en un point ?
Il correspond à une contraction en ce point.
À quoi sert l’énergie de membrane en recalage ?
À régulariser le champ de déformation.
Quelles méthodes constituent des alternatives de régularisation en recalage ?
Le filtrage itératif et les formulations par équations aux dérivées partielles de type élastique ou fluide.
Quelle méthode de filtrage peut régulariser le recalage ?
Le filtrage gaussien itératif.
Quel problème pose le choix arbitraire d’une image de référence en recalage ?
Il crée un problème de symétrie pour la transformation de recalage.
À quel type de recalage peut-on étendre le recalage classique ?
Au recalage conjoint de images.
À quels types de minimum l’optimisation peut-elle aboutir ?
À un minimum global ou local.
Quelle méthode explicite figure parmi les méthodes d’optimisation ?
La méthode de Procruste.
Quelles méthodes d’optimisation s’appuient sur le gradient ou le Hessien ?
Les méthodes fondées sur le gradient ou le Hessien.
Comment une stratégie hiérarchique peut-elle accroître la complexité des données ?
Par une approche multirésolution progressive.
Quelle complexité une stratégie hiérarchique peut-elle accroître progressivement dans le modèle ?
La complexité du modèle de transformation.
Quelles méthodes d’interpolation sont citées pour les images ?
Le plus proche voisin, l’interpolation linéaire, les B-splines et le sinc.
Selon Chung et al., 2011, quels enjeux d’interpolation concernent l’IRM de diffusion ?
La déformation et la réorientation des tenseurs ou des champs de déformation.
Que peut altérer une transformation continue préservant la topologie dans une image binaire ?
La topologie discrète de l’image.
Sur quels éléments la visualisation du recalage peut-elle s’appuyer ?
Les champs de déformation.
Que compare la validation par déformation synthétique ?
La déformation estimée à la déformation connue.
Que compare la validation par image moyenne aux images de référence ?
L’image moyenne d’individus recalés aux images de référence.
À quels résultats la validation par image moyenne peut-elle comparer l’image moyenne recalée ?
Aux résultats obtenus avec différents modèles.
À quelle segmentation la validation peut-elle comparer une carte recalée ?
À une segmentation de référence.
Que mesure la validation par précision d’amers après recalage ?
La correspondance des points repères.
Quels logiciels de recalage sont cités ?
AIR, FSL, SPM, ITK, ANTS, Elastix et Slicer3D.
Qui a présenté VoxelMorph en 2019 ?
Balakrishnan et al.
Quel est le titre de l’article de Balakrishnan et al. sur VoxelMorph ?
VoxelMorph: A Learning Framework for Deformable Medical Image Registration.
En quelle année Balakrishnan et al. ont-ils présenté VoxelMorph ?
2019.
Teste tes connaissances avec un QCM de 22 questions sur Recalage d’images médicales.
1. Dans la formalisation du recalage d’images présentée par Noblet et coll. en 2013, quels sont les quatre éléments distingués ?
2. Quelles catégories peuvent caractériser une approche de recalage fondée sur des attributs ?
Révisez le cours complet dans la fiche de révision de Recalage d’images médicales.
Voir la fiche →Importe ton cours et l'IA génère des flashcards en 30 secondes.
Générateur de flashcards