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th`ese de doctorat - Neurosciences Cognitives & Imagerie Cérébrale ...

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Chapitre 8Comparaison et couplage avecDARTELNous avons aussi comparé notre métho<strong>de</strong> avec l'approche <strong>de</strong> l'état <strong>de</strong> l'art largementdiusée DARTEL [9] an <strong>de</strong> démontrer l'intérêt <strong>de</strong> DISCO. Cette approche volumique nerepose pas sur une régularisation géodésique mais elle intègre aussi un modèle empiriqueané itérativement comme illustré sur la gure 8.1. DARTEL optimise la superposition<strong>de</strong>s masques <strong>de</strong> substance blanche et grise dans un schéma multi-échelle induit par unlissage <strong>de</strong>s masques avec <strong>de</strong>s gaussiennes <strong>de</strong> tailles décroissantes. Cette procédure estincluse dans la toobox matlab SPM8 et détaillée dans [9].Fig. 8.1 La métho<strong>de</strong> DARTEL intègre un modèle empirique déni comme la moyenne<strong>de</strong>s images <strong>de</strong>s sujets d'interêt comparable à notre modèle empirique d'empreinte sulcale.Un schéma d'optimisation multi-échelle est induit par un lissage par <strong>de</strong>s gaussiennes dontl'écart type décroit au cours <strong>de</strong>s itérations comme on le voit ici pour les itérations 0,2,4et 6.121

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