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Personne :
Nguyen, Nhat Tan

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Date de naissance

Projets de recherche

Structures organisationnelles

Fonction

Nom de famille

Nguyen

Prénom

Nhat Tan

Affiliation

Université Laval. Faculté des sciences et de génie

ISNI

ORCID

Identifiant Canadiana

ncf13710742

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Résultats de recherche

Voici les éléments 1 - 2 sur 2
  • PublicationAccès libre
    Automatic segmentation of the bony structure of the shoulder
    (2006) Nguyen, Nhat Tan; Laurendeau, Denis; Branzan Albu, Alexandra
    Plusieurs problèmes dans le placement d'endoprothèses sont dus à une compréhension pré-opératoire limitée de l'état du patient. La plupart des patients souffrent de l'arthrite rhumatoïde, ce qui affect la qualité et la forme de l'os en question: souvent la cavité glénoïde de l'omoplate s'est rétractée. Le plan de l'opération doit être planifiée à l'aide d'images Roentgen 2-D. Pendant la chirurgie, l'espace de travail de l'opération est très limité, seule la surface articulaire du scapula est exposée. Le patient est placé sur le côté, avec l'épaule endommagé pointant vers le haut, ce qui entraine un glissement vers le bas de l'omoplate. Pendant la chirurgie, la technique la plus souvent utilisée implique l'enlèvement du cartilage restant, le moulage de la forme de l'endoprothèse dans l'os trabeculaire, l'application d'une certaine quantité de ciment d'os, le placement de l'endoprothèse et l'insertion de vis pour une fixation préliminaire. D'autres préfèrent approcher l'espace d'opération du côté arrière du patient en fendant le scapula en deux. La technique préférée est de supporter l'endoprothèse sur l'os corticale et d'essayer de rétablir une position et une orientation fonctionnelles. Une prothèse faite sur mesure est donc nécessaire en plus d'une bonne vue de l'omoplate. La segmentation automatique des structures osseuses dans les bases de données agiographiques IRM est une étape préliminaire essentielle pour la plupart des tâches de visualisation et d'analyse. Afin d'obtenir une meilleure compréhension de l'épaule en santé et de l'épaule arthrosique pathologique, ce projet développera une méthode pour la segmentation des structures de l'épaule à partir de bases de données de l'IRM. Le développement de techniques convenables pour la segmentation du scapula et de l'humérus dans une base de données bidimensionnelle de l'IRM constitue une partie majeure de ce projet. Actuellement nous nous penchons sur des techniques de segmentation basées sur les contours, c'est-à-dire un point de l'os est défini d'abord. Les contours de l'os sont extraits dans une deuxième étape.
  • PublicationAccès libre
    Human motion tracking from movie sequences
    (2011) Nguyen, Nhat Tan; Laurendeau, Denis; Branzan Albu, Alexandra
    Cette thèse présente un ensemble d'outils ou cadre de développement (paradigme) pour suivre le mouvement de personnages humains dans les films. Beaucoup d'applications en forte demande, telle que la surveillance pour la sécurité ou l'interaction homme-machine, profiteraient d'un système qui pourrait détecter et suivre automatiquement des humains. L'exécution de séquences de film réelles pose un défi particulier compte tenu de la non-rigidité du mouvement du corps humains, ainsi que l'influence qu'ont plusieurs facteurs sur son apparence. Parmi eux se trouvrent la différence dans la gamme de conditions d'acquisition, la variation de l'environnement et de l'illumination, le mouvement de caméra et le peu de connaissances a priori dans le positionnement de la caméra. En tant que complément à l'analyse du mouvement humain, ce système vise à aider son utilisateur à détecter de façon automatique le mouvement de la caméra, à diviser la séquence de film en petits segments appelés "prises de vue" et à extraire des informations du mouvement humain en présence d'un arrière-scène complexe. Pour atteindre cet objectif, une estimation précise du flux optique est employée. Un processus d'image par image peut identifier six différents mouvements de la caméra, incluant une camera statique, en utilisant des gabarits prédéterminés. Il peut ensuite fournir une base de données de mouvements de caméra pour la séquence du film. Ces données sont très utiles pour l'annotation, l'indexage et la recherche de séquences vidéos. De plus, une Mixture de Gaussiennes (MoG) dotée d'un espace de couleur RGB normalisé est utilisée pour soustraire un arrière-scène statique, qui permet d'éviter les effets d'ombres. Lors d'un mouvement de caméra, nous optons pour une technique appelée "codage de couleur" pour convertir les champs de vecteurs de mouvement en image colorée et appliquer la soustraction d'arrière-plan conventionnelle à cette image de flux optique de couleurs. Ceci dit, un système de suivi multicouches déployé dans deux directions (d'ordre chronologique et d'ordre anti-chronologique) est aussi décrit dans la thèse. Finalement, l'évaluation de la performance du système est réalisée sur plusieurs séquences extraites des films réels. Les séquences ont été entièrement analysées indépendamment par un observateur humain pour fournir une base de référence réelle sur les mouvements de caméra aussi bien que sur le mouvement humain dans les séquences vidéos. La comparaison entre les résultats et la base de référence indique une performance très prometteuse des approches proposées tant par l'analyse de films que par les applications de surveillance.