Analyse d'images cérébrales à l'aide de techniques informatiques parallèles

Les images médicales du corps humain se concentrent sur la capture d'images des organes à des fins diagnostiques et thérapeutiques. L'imagerie par résonance magnétique (IRM) est un test de diagnostic non invasif qui permet d'obtenir des images détaillées des tissus mous du corps. Les technologies et les méthodes automatiques sont plus utiles dans plusieurs applications d'imagerie médicale telles que l'analyse volumétrique, la visualisation en trois dimensions (3D), la planification chirurgicale et les simulations pour détecter les maladies liées au cerveau telles que les tumeurs cérébrales, la sclérose en plaques, la schizophrénie, l'épilepsie, la maladie de Parkinson, la maladie d'Alzheimer et d'autres pathologies. Les méthodes automatiques de segmentation des tissus cérébraux, de détection des tranches de tumeurs et de segmentation des tumeurs avec des sous-structures sont toujours demandées dans le domaine du traitement des images médicales en raison des ressources humaines limitées, des contraintes de temps, de la précision et des artefacts. Dans ce livre, cinq méthodes automatiques sont développées et présentées avec trois modèles parallèles pour l'analyse des tumeurs cérébrales dans les chapitres 4 à 6.