Archive pour 26 février 2009

google books and collection

http://books.google.com/books?q=st%C3%A9phane+mottin&btnG=Chercher+des+livres&hl=fr

« image registration » en français « recalage d’image »

« image registration » : « recalage

le recalage est une technique qui consiste en la mise en correspondance d’images ou des objets numériques à n dimensions, ceci afin de pouvoir comparer ou combiner leurs informations respectives. Cette mise en correspondance se fait par la recherche d’une transfo géométrique ou temporello-géométrique permettant de passer d’une image n-Dim à une autre de n-Dim ou de p-Dim. Cette technique comprend de nombreuses applications  par exemple de fusionner plusieurs modalités d’imagerie, de divers traitement de vidéos comme le suivi de mouvement et la compression, ou encore la création de mosaïques d’images…

SPM version 8b statistical parametric mapping MATLAB

les 2 liens les plus « usefull »:

http://www.fil.ion.ucl.ac.uk/spm/software/spm8b/#Introduction

http://www.fil.ion.ucl.ac.uk/spm/doc/intro/

http://www.fil.ion.ucl.ac.uk/spm/ext/

The SPM approach in brief

The Statistical Parametric Mapping approach is voxel based:

  • Images are realigned, spatially normalised into a standard space, and smoothed.
  • Parametric statistical models are assumed at each voxel, using the General Linear Model GLM to describe the data in terms of experimental and confounding effects, and residual variability.
  • For fMRI the GLM is used in combination with a temporal convolution model.
  • Classical statistical inference is used to test hypotheses that are expressed in terms of GLM parameters. This uses an image whose voxel values are statistics, a Statistic Image, or Statistical Parametric Map (SPM{t}, SPM{Z}, SPM{F})
  • For such classical inferences, the multiple comparisons problem is addressed using continuous random field theory RFT, assuming the statistic image to be a good lattice representation of an underlying continuous stationary random field. This results in inference based on corrected p-values.
  • Bayesian inference can be used in place of classical inference resulting in Posterior Probability Maps PPMs .
  • For fMRI, analyses of effective connectivity can be implemented using Dynamic Causal Modelling DCM.

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