Graph Cut Based Segmentation of Brain Tumor From MRI Images
Victor Chen, Su Ruan, Iut de Troyes · 2009
In this paper, the image segmentation is considered as a graph partition problem and global criterion which measures both the total dissimilarity among the different groups and the total similarity inside them is proposed. An efficient method based on a generalized eigenvalue treatment is used to optimize this criterion in order to segment images. The method is applied to segment brain tumors from MRI (Magnetic Resonance Imaging) images, then providing automatically the information about tumor for helping the diagnostic. The results obtained by the proposed method are encouraging. Resume. Dans ce papier, la segmentation d'images est vue comme un probleme de partition de graphes et le critere global qui mesure a la fois la dissymilarite totale parmi les differentes groupes et la similarite totale est propose. Une methode efficace basee sur un traitement de valeurs propres generalisees est utilisee pour optimiser ce critere dans le but de segmenter les images. La methode est appliquee pour segmenter les tumeurs de cerveau issus d'images a resonance magnetique, apportant ainsi automatiquement les informations sur des tumeurs afin d'aider le diagnostic. Les resultats obtenus par la methode sont tres encourageants.