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Journal Article

  1. [MART-21]M. Martin, Sciolla, B., Sdika, M., Quetin, P., et Delachartre, P., « Automatic Segmentation and Location Learning of Neonatal Cerebral Ventricles in 3D Ultrasound Data Combining CNN and CPPN », Computers in Biology and Medicine, 2021.PDF icon Martin-21_automatic segmentation and location learning of neonatal cerebral ventricles in 3D cUS.pdf (4.07 MB)
  2. [SCIO-18]B. Sciolla, Le Digabel, J., Josse, G., Dambry, T., Guibert, B., et Delachartre, P., « Joint segmentation and characterization of the dermis in 50 MHz ultrasound 2D and 3D images of the skin », Computers in Biology and Medicine, vol. 103, p. 277-286, 2018.PDF icon Sciolla 2018_CBM_preprint joint segmentation and characterization.pdf (5.12 MB)
  3. [GUEP-17]B. K. Guépié, Sciolla, B., Millioz, F., Almar, M., et Delachartre, P., « Discrimination between emboli and artifacts for outpatient transcranial Doppler ultrasound data », Medical & Biological Engineering & Computing, p. 1-11, 2017.PDF icon Medical_&_Biological_Engineering_&_Computing_2016.pdf (1.54 MB)
  4. [SCIO-17c]B. Sciolla, Cowell, L., Dambry, T., Guibert, B., et Delachartre, P., « Improved Boundary Segmentation of Skin Lesions in High-Frequency 3D Ultrasound », Computers in Biology and Medicine, vol. 87, p. 302-310, 2017.PDF icon CBM2017.pdf (5.17 MB)
  5. [SCIO-17a]B. Sciolla, Cowell, L., Dambry, T., Guibert, B., et Delachartre, P., « Segmentation of Skin Tumors in High-Frequency 3D Ultrasound Images », Ultrasound in Medecine and Biology, vol. 43, p. 227–238, 2017.PDF icon UMB2016.pdf (2.08 MB)

Conference Paper

  1. [MART-19]M. Martin, Sciolla, B., Sdika, M., Quetin, P., et Delachartre, P., « Training database elaboration strategies for preterm neonate cerebral ventricular system segmentation with 2D convolutional neural network in 3D US data », in IEEE International Ultrasonics Symposium, 2019.PDF icon Martin_IUS_2019.pdf (974.69 KB)
  2. [MART-18]M. Martin, Sciolla, B., Quetin, P., et Delachartre, P., « Automatic segmentation of the cerebral ventricle in neonates using deep learning with 3D reconstructed freehand ultrasound imaging », in IEEE International Ultrasonics Symposium, 2018.PDF icon Martin-18 IEEE IUS Automatic segmentation of the cerebral ventricle.pdf (1.04 MB)
  3. [SCIO-17b]B. Sciolla, Martin, M., Souchon, R., Rouvière, O., et Delachartre, P., « Apprentissage pour la segmentation de la prostate en IRM : architectures multi-échelle résiduelles », in CAp, Grenoble, 2017.
  4. [DELA-17]P. Delachartre, Sciolla, B., Dambry, T., Guibert, B., Le Digabel, J., et Josse, G., « Segmentation of High Frequency Ultrasound Skin Data », in RITS, 2017.
  5. [SCIO-16]B. Sciolla, Martin, M., Quetin, P., et Delachartre, P., « Segmentation of the lateral ventricles in 3D ultrasound images of the brain in neonates », in IEEE International Ultrasonics Symposium, 2016.PDF icon IUS2016b (1.09 MB)
  6. [CHAN-16]J. Chaniot, Sciolla, B., Dambry, T., Guibert, B., et Delachartre, P., « Vessel Segmentation in High-Frequency 2D/3D Ultrasound Images », in IEEE International Ultrasonics Symposium, 2016.PDF icon IUS2016a.pdf (3.81 MB)
  7. [SCIO-15d]B. Sciolla, Ceccato, P., Dambry, T., Guibert, B., et Delachartre, P., « A comparison of non-parametric segmentation methods », in GRETSI, Lyon, France, 2015.PDF icon Sciolla-2015_GRETSI.pdf (532.42 KB)
    https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-01307318
  8. [SCIO-15c]B. Sciolla, Cowell, L., Dambry, T., Guibert, B., et Delachartre, P., « Multigrid Level-Set Segmentation Of High-Frequency 3D Ultrasound Images Using The Hellinger Distance », in 9th International Symposium on Image and Signal Processing and Analysis (ISPA), Zagreb, Croatie, 2015, p. 165-169.PDF icon Sciolla_2015_ISPA.pdf (1.46 MB)
  9. [GUEP-15b]B. K. Guépié, Sciolla, B., Millioz, F., Ramassamy, R., Pinatel, E., Almar, M., Guibert, B., et Delachartre, P., « Time-frequency Blood Flow Parameters Estimation for Micro-emboli Detection », in IEEE ISPA , Zagreb, Croatie, 2015.PDF icon article_ipsa2015.pdf (1.24 MB)
  10. [SCIO-15a]B. Sciolla, Ceccato, P., Cowell, L., Dambry, T., Guibert, B., et Delachartre, P., « Segmentation of Inhomogeneous Skin Tissues in High-frequency 3D Ultrasound Images, the Advantage of Non-parametric Log-likelihood Methods », in Physics Procedia, 2015, vol. 70, p. 1177 - 1180.
    Proceedings of the 2015 İCU International Congress on Ultrasonics, Metz, France
    http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1875389215009943