Discussion :

[minatta]

bonjour, pour creer un classifieur j'ai besoin des features pour le trainnig ( variable selection) pour segmenter une image IRM comment je les trouves et merci

[gpcbitnik38]

c'est la une grande partie des problème de classification.
il faut que l'espace de description de tes image soit suffisamment discriminant pour te permettre de classifier tes images. Il y a un tres grand nombre de descripteur et tu trouvera une littérature fournie a ce sujet.

que dois tu faire sur tes images (quels sont tes critères de différentiation? le mieux serait de poster des images pour que l'on se fasse une idée).

[minatta]

le but c'est segmenter une image IRM (matière grise,matière blanche, LCR), donc j'utilise 3 image je vais utilisé un classifieur bayésien et pour commencer il faut les features training comment puis je les extraires??

[gpcbitnik38]

je récapitule, tu cherche a segmenter matière blanche / matière grise / LCR sur tes images avec un classifieur:
tu as donc 4 classes :
matière blanche
matière grise
liquide CR
background

dans un premier temps, tu peux utiliser comme descripteur simplement les données brute de l'IRM .

la procédure :
sur tes images de training, tu dois segmenter manuellement tes images. tu obtiens donc 4 listes de pixels avec leur classe associé.
ensuite lances le training puis testes sur ta base de test

[minatta]

comment je peux segmenter manuellement ??

[gpcbitnik38]

tu trace a la main les ROI (regarde les fonctions d'interface grapique, ginput notamment)
il va falloir que tu te créer une UI dedier pour ça. ou alors tu met au point un code specifique de segmentation que tu adapte dans chaque image pour avoir le bon resultat