bonjour,
je suis en train de segmenter un cerveau et j'aurais besoins des probabilités à priori de chaque classe de l'image( matière grise, blanche, liquide cephalo-rachidien...) pour améliorer la segmentation. Comment je pourrais faire ca?
merci
Salut,
si par hasard ces différentes parties sont significativement séparées/séparables, tu peux essayer de faire un region growing dans chaque région et compter le nombre de pixels de la région avec:Et t'estimes la probabilité a priori comme:Code:sum(sum(image))
P=(nombre de pixels de la région)/(nombre total de pixel dans le cerveau)
Tu peux coder un algo de region growing toi-même ou en essayer d'en utiliser un déjà codé genre celui là:
http://www.mathworks.com/matlabcentr...exchange/19084
Sinon plus simple encore, par exemple si ton image est en niveaux de gris et que tu vois (avec un histogramme) que par exemple que les niveaux de gris correspondant à la matière blanche sont plus ou moins tous entre deux niveaux de gris A et B, tu fais un seuillage de l'image entre A et B. T'obtiens une image binaire (les pixels à 1 sont ceux de la matière blanche, les autres sont à 0). Si par hasard le seuillage est pas parfait tu peux sélectionner la région qui t'intéresse avec la fonction bwselect et tu comptes le nombre de pixels comme ci-dessus.
Mais en fait tout ce que je t'ai dit là, ça te fais directement la segmentation... Sinon, les prob tu peux éventuellement essayer de les trouver dans un bouquin de physiologie ou un truc comme ça, pour carrément avoir les probabilités réelles, pas les prob estimées.
