Evaluation de la correction du mouvement
{"Image DocumentName": "Evaluation de la correction du mouvement", "Image ImageDescription": "M\u00e9trique. Pendant Reconstruction. Post-Reconstruction. Restauration activit\u00e9 : [Chang,2010], [Lamare,2007], [Detorie,2008], [Bai,2009] Erreur de sous-estimation de l\u2019activit\u00e9 : 29% \uf0f0 2.9% 29% \uf0f0 1.7 % Visualisation des profils : [Chang2010], [Thielemans2006], [Lamare2007], [Dawood,2008], [Qiao,2006] Restauration volume & position : [Chang,2010], [Bai,2009], [Lamare,2007], [Nehmeh,2002] Erreur sur le diam\u00e8tre : 49% \uf0f0 5% Erreur moyenne sur le diam\u00e8tre : 36% \uf0f0 13% Rapport signal / bruit : [Chang,2010], [Bai,2009], [Qiao,2006] non corr. : 18.08, corrig\u00e9es : Statiques : Observateur de Hotelling : [Thielemans,2006] [Thielemans,2006] : non corrig\u00e9e. : correction Post-Reconstruction. : Statique. [Qiao,2006] Maintenant que j\u2019ai pr\u00e9sent\u00e9 les techniques de correction du mouvement, je vais faire un \u00e9tat de l\u2019art sur les m\u00e9thodes utilis\u00e9es pour \u00e9valuer ces corrections. La plus commun\u00e9ment utilis\u00e9es est la restauration de l\u2019activit\u00e9 de la l\u00e9sion. Lamare a par exemple montr\u00e9 que pour des l\u00e9sions de 7mm proches du duiaphragme, on observait une baisse du contraste de l\u2019ordre de 30%. Les deux techniques de correction du mouvement respiratoire permettre de r\u00e9duire cette baisse \u00e0 moins de 2%. Des profils de l\u00e9sions sont couramment utilis\u00e9s pour pr\u00e9senter les r\u00e9sultats de la correction. On peut voir ici une image de qiao montrant les profils d\u2019une l\u00e9sion. Bai nous montre une restauration du diam\u00e8tre, pour les images corrig\u00e9es pendant la reconstruction, de 54% d\u2019erreur \u00e0 15%. Lamare quand \u00e0 lui montre des r\u00e9sultats similaires. Le rapport signal/bruit est parfois utilis\u00e9 pour \u00e9valuer la capacit\u00e9 \u00e0 restaurer les images, et la publication de Bai2009 nous montre que le rapport signal sur bruit des images corrig\u00e9es est sup\u00e9rieur \u00e0 celui des images statiques. Il est int\u00e9ressant de noter que les auteurs se sont focalis\u00e9s sur la restauration des l\u00e9sions, car cela le clinicien a besoin d\u2019informations pr\u00e9cises sur la l\u00e9sion pour r\u00e9aliser le diagnostique. Cependant, peu d\u2019\u00e9valuations on \u00e9t\u00e9 r\u00e9alis\u00e9es sur la d\u00e9tectabilit\u00e9 de ces l\u00e9sions, except\u00e9 les travaux de Thielemans, utilisant l\u2019observateur de Hotelling. Cet observateur est utilis\u00e9 pour \u00e9valuer la d\u00e9tectabilit\u00e9 de l\u00e9sions en connaissant. Tr\u00e8s variable selon la position de la l\u00e9sions et les param\u00e8tres. SNR : Bai montre que le SNR n\u2019est pas tr\u00e8s fiable => dans ses images, le rapport signal a bruit est meilleur pour les corrig\u00e9es que les originales. Obs. hotelling : Obs. algo. Proche d\u2019un filtrage adaptatif , utilis\u00e9 en \u00e9valuation.", "Image XResolution": "37", "Image YResolution": "37", "Image ResolutionUnit": "Pixels/Centimeter", "Image Software": "SlidePlayer", "Image YCbCrPositioning": "Centered"}