Graph Cut Based Segmentation of Brain Tumor From MRI Images

In this paper, the image segmentation is considered as a graph partition problem and global criterion which measures both the total dissimilarity among the different groups and the total similarity inside them is proposed. An efficient method based on a generalized eigenvalue treatment is used to optimize this criterion in order to segment images. The method is applied to segment brain tumors from MRI (Magnetic Resonance Imaging) images, then providing automatically the information about tumor for helping the diagnostic. The results obtained by the proposed method are encouraging. Résumé. Dans ce papier, la segmentation d’images est vue comme un problème de partition de graphes et le critère global qui mesure à la fois la dissymilarité totale parmi les différentes groupes et la similarité totale est proposé. Une méthode efficace basée sur un traitement de valeurs propres généralisées est utilisée pour optimiser ce critère dans le but de segmenter les images. La méthode est appliquée pour segmenter les tumeurs de cerveau issus d’images à résonance magnétique, apportant ainsi automatiquement les informations sur des tumeurs afin d’aider le diagnostic. Les résultats obtenus par la méthode sont très encourageants.