Unsupervised classification of skeletal fibers using diffusion maps

Abstract : In this paper, we propose an application of diffusion maps to fiber tract clustering in the human skeletal muscle. To this end, we define a metric between fiber tracts that encompasses both diffusion and localization information. This metric is incorporated in the diffusion maps framework and clustering is done in the embedding space using k-means. Experimental validation of the method is performed over a dataset of diffusion tensor images of the calf muscle of thirty subjects and comparison is done with respect to ground-truth segmentation provided by an expert.
Type de document :
Communication dans un congrès
IEEE International Symposium on Biomedical Imaging : from Nano to Macro, Jun 2009, Boston, United States. pp.410-413, 2009
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Contributeur : Karine El Rassi <>
Soumis le : vendredi 16 octobre 2009 - 11:52:03
Dernière modification le : vendredi 15 février 2019 - 13:58:08
Document(s) archivé(s) le : mardi 15 juin 2010 - 20:49:24

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  • HAL Id : hal-00424543, version 1

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Radhouène Neji, Georg Langs, Jean-François Deux, Mezri Maatoouk, Alain Rahmouni, et al.. Unsupervised classification of skeletal fibers using diffusion maps. IEEE International Symposium on Biomedical Imaging : from Nano to Macro, Jun 2009, Boston, United States. pp.410-413, 2009. 〈hal-00424543〉

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