Medical image computingMedical image computing (MIC) is an interdisciplinary field at the intersection of computer science, information engineering, electrical engineering, physics, mathematics and medicine. This field develops computational and mathematical methods for solving problems pertaining to medical images and their use for biomedical research and clinical care. The main goal of MIC is to extract clinically relevant information or knowledge from medical images.
Recalage d'imagesEn , le recalage est une technique qui consiste en la « mise en correspondance d'images », dans le but de comparer ou combiner leurs informations respectives. Cette méthode repose sur les mêmes principes physique et le même type de modélisation mathématique que la . Cette mise en correspondance se fait par la recherche d'une transformation géométrique permettant de passer d'une image à une autre.
Segmentation d'imageLa segmentation d'image est une opération de s consistant à détecter et rassembler les pixels suivant des critères, notamment d'intensité ou spatiaux, l'image apparaissant ainsi formée de régions uniformes. La segmentation peut par exemple montrer les objets en les distinguant du fond avec netteté. Dans les cas où les critères divisent les pixels en deux ensembles, le traitement est une binarisation. Des algorithmes sont écrits comme substitut aux connaissances de haut niveau que l'homme mobilise dans son identification des objets et structures.
Modèle de contour actifUn modèle de contour actif, souvent nommé snake (« serpent » en anglais) dans la littérature, est une structure dynamique utilisée en et en vision artificielle. Ils ont été introduits de manière formelle par Kass et Witkin en 1987. Plusieurs approches sont possibles et permettent de résoudre le problème de la et de la détection de contour en utilisant un modèle de courbe déformable qui épouse la forme des objets. Un modèle de contour actif est formé d'une série de points mobiles et répartis sur une courbe en deux dimensions.
Segmentation (marketing)vignette|Celle ci parle du tranche d'âge des enfants qui pourront fréquenter les différentes market qui existent La segmentation d'un marché consiste à le découper analytiquement en sous-marchés homogènes. Cette analyse se pratique en particulier mais pas uniquement dans le domaine du marketing. La segmentation dite « de ciblage », ou de détermination des couples produit-marché, vise à qualifier et à quantifier la relation qui peut exister entre le produit et son marché.
Vision par ordinateurLa vision par ordinateur est un domaine scientifique et une branche de l’intelligence artificielle qui traite de la façon dont les ordinateurs peuvent acquérir une compréhension de haut niveau à partir d's ou de vidéos numériques. Du point de vue de l'ingénierie, il cherche à comprendre et à automatiser les tâches que le système visuel humain peut effectuer. Les tâches de vision par ordinateur comprennent des procédés pour acquérir, traiter, et « comprendre » des images numériques, et extraire des données afin de produire des informations numériques ou symboliques, par ex.
IsoplètheUne isoplèthe (ou une isoligne, ou un isarithme) est une ligne joignant des points d'égale valeur sur une carte. Elle sépare des zones de faibles valeurs et des zones de valeurs plus élevées. En thermodynamique, c'est une courbe dans le diagramme de phase indiquant une même composition. (Tous les termes de la liste ci-dessous sont féminins.
Mesure stéréoscopiqueLa stéréovision ou mesure stéréoscopique est une méthode de mesure qui consiste à se servir de la prise d'images (photographiques ou numériques) prises de différents points de vue, pour déterminer les dimensions, les formes ou les positions d'objets. Pour cela on utilise : soit des appareils photographiques étalonnés utilisant des films argentiques plans et stables dimensionnellement ou des détecteurs C.C.D à haute résolution pour des mesures statiques ; soit des caméras (film ou CCD) si des mesures dynamiques sont nécessaires (vidéogrammétrie).
Feature (computer vision)In computer vision and , a feature is a piece of information about the content of an image; typically about whether a certain region of the image has certain properties. Features may be specific structures in the image such as points, edges or objects. Features may also be the result of a general neighborhood operation or feature detection applied to the image. Other examples of features are related to motion in image sequences, or to shapes defined in terms of curves or boundaries between different image regions.
Computational anatomyComputational anatomy is an interdisciplinary field of biology focused on quantitative investigation and modelling of anatomical shapes variability. It involves the development and application of mathematical, statistical and data-analytical methods for modelling and simulation of biological structures. The field is broadly defined and includes foundations in anatomy, applied mathematics and pure mathematics, machine learning, computational mechanics, computational science, biological imaging, neuroscience, physics, probability, and statistics; it also has strong connections with fluid mechanics and geometric mechanics.
