Ce cours présente le problème de la segmentation d’images médicales et approfondit deux classes d’algorithmes représentatifs d’une partie de l’état de l’art : approche bayésienne, d’une part, et arbres de décision/forêts aléatoires, d’autre part. Dans une troisième partie, le cours aborde les liens étroits entre recalage et segmentation, et présente des algorithmes de segmentation par recalage d’atlas.
Ce cours est complété par les deux séminaires suivants :
– « Mesurer le cerveau numérique », Jean-François Mangin (Neurospin Saclay) ;
– « Reconstruction d’organes dans les formes », Hervé Delingette (Inria, Sophia-Antipolis).
