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Journal Article

  1. [VIND-23a]Y. Vindas, Roux, E., Almar, M., Guépié, B. K., et Delachartre, P., « Guided Deep Embedded Clustering regularization for multi-feature medical signal classification », Pattern Recognition, vol. 143, 2023.PDF icon Vindas-23_Guided deep embedded clustering regularization for multi feature classification.pdf (1.34 MB)
  2. [VIND-22a]Y. Vindas, Guépié, B. K., Almar, M., Roux, E., et Delachartre, P., « Semi-automatic data annotation based on feature-space projection and local quality metrics: an application to cerebral emboli characterization », Medical Image Analysis, 2022.PDF icon Vindas-22_Media_Semi_supervised_Data_Annotation.pdf (13.46 MB)
  3. [GIRA-21b]P. R. Girard, Clarysse, P., Pujol, R., Goutte, R., et Delachartre, P., « Hyperquaternion Conformal Groups », Advances in Applied Clifford Algebras, 2021.PDF icon Girard2021 AACA Dual Hyperquaternion Conformal Groups_revised.pdf (449.89 KB)
  4. [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)
  5. [GIRA-21a]P. R. Girard, Clarysse, P., Pujol, R., Goutte, R., et Delachartre, P., « Dual Hyperquaternion Poincaré Groups », Advances in Applied Clifford Algebras, vol. 31, 2021.PDF icon Girard2020 AACA Dual Hyperquaternion Poincare Groups.pdf (319.43 KB)
  6. [NGUY-19a]K. L. Nguyen, Delachartre, P., et Berthier, M., « Multi-grid phase field skin tumor segmentation in 3D ultrasound images », IEEE Image Processing, 2019.PDF icon Nguyen 19 IEEE IP Multi-grid phase field skin tumor segmentation.pdf (6.74 MB)
  7. [NGUY-19b]K. L. Nguyen, Tekitek, M., Delachartre, P., et Berthier, M., « Multiple relaxation time lattice Boltzmann models for multi-grid phase field segmentation of tumors in 3D ultrasound images », SIAM Journal on Imaging Sciences, 2019.PDF icon Nguyen pre-print MRT LBM for multi-grid phase field segmentation of tumors in 3D ultrasound images.pdf (4.26 MB)
  8. [WANG-19]L. Wang, Clarysse, P., Liu, Z., Gao, B., Liu, W., Croisille, P., et Delachartre, P., « A gradient-based optical-flow cardiac motion estimation method for cine and tagged MR images », Medical Image Analysis, 2019.PDF icon Wang-19 MIA preprint A gradient-based optical-flow cardiac motion.pdf (994.22 KB)
  9. [GUEP-18]B. K. Guépié, Martin, M., Lacrosaz, V., Almar, M., Guibert, B., et Delachartre, P., « Sequential Emboli Detection from Ultrasound Outpatient Data », IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics, 2018.PDF icon Guepie-18 jbhi Sequential Emboli Detection from Ultrasound Outpatient Data.pdf (1.66 MB)
  10. [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)
  11. [GIRA-18]P. R. Girard, Clarysse, P., Pujol, R., Goutte, R., et Delachartre, P., « Hyperquaternions: a New Tool for Physics », Advances in Applied Clifford Algebras, vol. 28, 2018.PDF icon Girard2018 AACA Hyperquaternions new tool for physics (Research Gate).pdf (226.29 KB)
  12. [FARO-18]Y. Farouj, Navarro, L., Freyermuth, J. M., Clausel, M., et Delachartre, P., « Ultrasound spatiotemporal despeckling via Kronecker wavelet-Fisz thresholding », Signal, Image and Video Processing, 2018.PDF icon Farouj-18 Ultrasound spatiotemporal despeckling via Kronecker wavelet-Fisz thresholding.pdf (564.21 KB)
  13. [FARO-17]Y. Farouj, Freyermuth, J. M., Navarro, L., Clausel, M., et Delachartre, P., « Hyperbolic Wavelet-Fisz denoising for a model arising in ultrasound imaging », IEEE Transactions on Computational Imaging, vol. 3, p. 1-10, 2017.
  14. [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)
  15. [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)
  16. [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)
  17. [Gao-16]B. Gao, Liu, W., Wang, L., Liu, Z., Croisille, P., Delachartre, P., et Clarysse, P., « Estimation of Cardiac Motion in Cine-MRI Sequences by Correlation Transform Optical Flow of Monogenic Features Distance », Physics in Medicine and Biology, vol. 61, p. 8640-8663, 2016.
  18. [WANG-15a]L. Wang, Basarab, A., P. R. Girard, Croisille, P., Clarysse, P., et Delachartre, P., « Analytic signal phase-based myocardial motion estimation in tagged MRI sequences by a bilinear model and motion compensation », Medical Image Analysis, vol. 24, p. 149-162, 2015.
  19. [HOLS-13]K. Holst, Liebgott, H., Wilhjelm, J. E., Nikolov, S., Torp-Pedersen, T., Delachartre, P., et Jensen, J. A., « Internal Strain Estimation for Quantification of Human Heel Pad Elastic Modulus: a Phantom Study », Ultrasonics, vol. 53, p. 439–446, 2013.
    http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0041624X1200162X?v=s5
  20. [CLAR-11]P. Clarysse, Tafazzoli, J., Delachartre, P., et Croisille, P., « Simulation based evaluation of cardiac motion estimation methods in tagged-MR Image sequences », Journal of Cardiovascular Magnetic Resonance, vol. 13, p. P360, 2011.
    http://jcmr-online.com/content/13/S1/P360
  21. [BASA-11a]A. Basarab, Clarysse, P., Arts, T., Cachard, C., Croisille, P., et Delachartre, P., « Estimation de mouvement par décalage de phase et maillage déformable appliquée à des séquences cardiaques d'IRM marquées », Traitement du Signal, vol. 6, p. 643-663, 2011.
  22. [MARI-10]A. Marion, Aoudi, W., Basarab, A., Delachartre, P., et Vray, D., « Blood flow evaluation in high-frequency, 40 MHz imaging: a comparative study of four vector velocity estimation methods », Elsevier Ultrasonics, vol. 50, p. 683-690, 2010.
  23. [LIEB-10a]H. Liebgott, Basarab, A., Gueth, P., Friboulet, D., et Delachartre, P., « Transverse oscillations for tissue motion estimation », Ultrasonics, vol. 50, p. 548-555, 2010.
  24. [TOUI-10]B. Touil, Basarab, A., Delachartre, P., Bernard, O., et Friboulet, D., « Analysis of motion tracking in echocardiographic image sequences: influence of system geometry and point-spread function », Ultrasonics, vol. 50, p. 373-386, 2010.
  25. [BASA-09c]A. Basarab, Lyshchik, A., Grava, C., Buzuloiu, V., et Delachartre, P., « Ultrasound image sequence registration and its application for thyroid nodular disease », J Signal Proces Syst, vol. 55, p. 127-137, 2009.
  26. [BASAR-09b]A. Basarab, Gueth, P., Liebgott, H., et Delachartre, P., « Phase-based block matching applied to motion estimation with unconventional beamforming strategies », IEEE Trans Ultrason Ferroelectr Freq Control, vol. 56, p. 945-957, 2009.
  27. [DUBO-09]F. Duboeuf, Basarab, A., Liebgott, H., Brusseau, E., Delachartre, P., et Vray, D., « Investigation of PVA cryogel Young's modulus stability with time, controlled by a simple reliable technique », J Med Phys, vol. 36, p. 656–661, 2009.
  28. [BASAR-09a]A. Basarab, Liebgott, H., et Delachartre, P., « Analytic estimation of subsample spatial shift using the phases of multidimensional analytic signals », IEEE Trans Image Proces, vol. 18, p. 440-447, 2009.
  29. [BASAR-08a]A. Basarab, Liebgott, H., Morestin, F., Lyshchik, A., Higashi, T., Asato, R., et Delachartre, P., « A method for vector displacement estimation with ultrasound images and its application for thyroid nodular disease », Med Image Anal, vol. 12, p. 259-274, 2008.
  30. [LIEB-08a]H. Liebgott, Basarab, A., Gueth, P., Cachard, C., et Delachartre, P., « Lateral RF image synthesis using a synthetic aperture imaging technique », IEEE Trans Ultrason Ferroelectr Freq Control, vol. 55, p. 2097-2103, 2008.
  31. [FROM-07]J. Fromageau, Liebgott, H., Brusseau, E., Vray, D., et Delachartre, P., « Estimation of Time-Scaling Factor for Ultrasound Medical Images Using the Hilbert Transform », Eurasip J Adv Signal Proces, vol. 2007, p. Article ID 80735, 13 pages, 2007.
  32. [LIEB-07a]H. Liebgott, Wilhjelm, J. E., Jensen, J. A., Vray, D., et Delachartre, P., « PSF dedicated to estimation of displacement vectors for tissue elasticity imaging with ultrasound », IEEE Trans Ultrason Ferroelectr Freq Control, vol. 54, p. 746–756, 2007.
  33. [DELA-06a]P. Delachartre, Liebgott, H., Lacouture, F., Morestin, F., Lyshchik, A., Higashi, T., et Asato, R., « Modélisation bilinéaire et estimation du déplacement pour l'imagerie de l'élasticité appliquée au cancer de la thyroïde », Traitement du Signal, vol. 23, p. 235-245, 2006.
  34. [BALO-06a]S. Balocco, Basset, O., Courbebaisse, G., Delachartre, P., Tortoli, P., et Cachard, C., « 3D dynamical ultrasonic model of pulsating vessel walls », Ultrasonics Journal, Elsevier, vol. 44, p. pp. e179-e183, 2006.
  35. [LIEB-05]H. Liebgott, Fromageau, J., Wilhjelm, J. E., Vray, D., et Delachartre, P., « Beamforming scheme for 2D displacement estimation in ultrasound imaging », Eurasip J Appl Signal Process, vol. 8, p. 1212–1220, 2005.
  36. [FROM-03a]J. Fromageau, Brusseau, E., Vray, D., Gimenez, G., et Delachartre, P., « Characterization of PVA cryogel for intravascular ultrasound elasticity imaging », IEEE Trans Ultrason Ferroelectr Freq Control, vol. 50, p. 1318-1324, 2003.
  37. [BRUS-02c]E. Brusseau, Fromageau, J., Rognin, N., Delachartre, P., et Vray, D., « Investigating elastic properties of soft biological tissues », IEEE Eng Med Biol, vol. 21, p. 86–94, 2002.
  38. [BRUS-01a]E. Brusseau, Fromageau, J., Finet, G., Delachartre, P., et Vray, D., « Axial strain imaging of intravascular data : results on polyvinyl alcohol cryogel phantoms and carotid artery », Ultrasound Med Biol, vol. 27, p. 1631–1642, 2001.
  39. [GUER-00b]G. Guerault, Delachartre, P., Finet, G., et Magnin, I. E., « Modélisation et segmentation d'images échographiques endovasculaires », Traitement du Signal, vol. 17, p. 517-529, 2000.
  40. [BRUS-00a]E. Brusseau, Perrey, C., Delachartre, P., Vogt, M., Vray, D., et Ermert, H., « Axial strain imaging using a local estimation of the scaling factor from RF ultrasound signals », Ultrasonic Imaging, vol. 22, p. 95–107, 2000.
  41. [BASS-00a]O. Basset, Buquet, B., Abouelkaram, S., Delachartre, P., et Culioli, J., « Application of texture image analysis for the classification of bovine meat », J Food Chem, vol. 69, p. 437–445, 2000.
  42. [ABOU-00]S. Abouelkaram, Suchorski, K., Buquet, B., Berge, P. H., Culioli, J., Delachartre, P., et Basset, O., « Effects of muscle texture on ultrasonic measurements », J Food Chem, vol. 69, p. 447–455, 2000.
  43. [DELA-99a]P. Delachartre, Cachard, C., Finet, G., Gerfault, L., et Vray, D., « Modelling geometric artefacts in intravascular ultrasound imaging », Ultrasound Med Biol, vol. 25, p. 567-575, 1999.
  44. [FINE-98a]G. Finet, Cachard, C., Delachartre, P., Maurincomme, E., et Beaune, J., « Artifacts in intravascular ultrasound imaging during coronary artery stent implantation », Ultrasound Med Biol, vol. 26, p. 793-802, 1998.
  45. [MA-97]N. Ma, Vray, D., Delachartre, P., et Gimenez, G., « Time-frequency representation of multicomponent chirp signals », Signal Proces, vol. 56, p. 149-155, 1997.
  46. [ANDR-95]N. Andrieux, Delachartre, P., Vray, D., Gimenez, G., et Dziedzic, A., « Lake-bottom recognition using a wideband sonar system and time-frequency analysis », J Acoust Soc Am, vol. 98, p. 552-559, 1995.

Conference Paper

  1. [ESTE-23a]F. Estermann, Kaftandjan, V., Guy, P., Quetin, P., et Delachartre, P., « PWML Detection in 3D Cranial Ultrasound Volumes using Over-segmentation and Classification with Deep Neural Networks », in IEEE International Symposium on Biomedical Imaging, 2023, p. 1-4.PDF icon Estermann-23_ISBI_PWML Detection in 3D Cranial Ultrasound Volumes using Over-segmentation and Classification with Deep Neural Networks.pdf (533.05 KB)
  2. [VIND-23b]Y. Vindas, Guépié, B. K., Almar, M., Roux, E., et Delachartre, P., « Soft-labels noise tolerant loss functions for transcranial Doppler ultrasound signal classification », in IEEE Ultrasonics symposium, 2023, p. 1-4.
  3. [ESTE-23b]F. Estermann, Kaftandjan, V., Guy, P., Quetin, P., et Delachartre, P., « Vision Transformer and Multi-View Classification for Lesion Detection in 3D Cranial Ultrasound », in IEEE Ultrasonics symposium, 2023, p. 1-4.PDF icon Estermann-23_IEEE-IUS_ViT_and_Multi_View_Classification_for_Lesion_Detection_in_3DcUS.pdf (861.68 KB)
  4. [VIND-23c]Y. Vindas, Roux, E., Guépié, B. K., Almar, M., et Delachartre, P., « Deep Embedded Clustering regularization for supervised imbalanced cerebral emboli classification using transcranial Doppler ultrasound », in 31st European Signal Processing Conference (EUSIPCO 2023), september 4-8, Helsinki, Finland, 2023.
  5. [GIRA-22]P. R. Girard, Pujol, R., Clarysse, P., et Delachartre, P., « Hyperquaternions and Physics », in 34th International Colloquium on Group Theoretical Methods in Physics, Strasbourg, 18-22 July, 2022, p. 1-8.PDF icon Girard-22_Proceedings G34.pdf (151.92 KB)
  6. [VIND-22b]Y. Vindas, Guépié, B. K., Almar, M., Roux, E., et Delachartre, P., « An hybrid CNN-Transformer model based on multi-feature extraction and attention fusion mechanism for classification of medical signals », in Machine Learning for Healthcare, 2022.
    https://static1.squarespace.com/static/59d5ac1780bd5ef9c396eda6/t/62e97636b9962e1079555986/1659467321416/43+Paper-43_CameraReady.pdf
  7. [WANG-21]L. Wang, P. R. Girard, Clarysse, P., et Delachartre, P., « 3D Clifford Analytic Signal for 3D Envelope Detection on Ultrasound Volume », in IEEE International Ultrasonics Symposium, 2021.
  8. [VIND-21]Y. Vindas, Roux, E., Guépié, B. K., Almar, M., et Delachartre, P., « Semi-supervised annotation of Transcranial Doppler ultrasound micro-embolic data », in IEEE International Ultrasonics Symposium, 2021.PDF icon Vindas-21_IUS_Semi-supervised annotation of Transcranial Doppler.pdf (1.84 MB)
  9. [BLAN-20]M. Blanchard, Martin, M., Quetin, P., et Delachartre, P., « Quantitative Comparison of 3D Freehand Ultrasound and MRI Images of the Neonatal Brain », in IEEE International Ultrasonics Symposium, 2020.PDF icon Blanchard-20 IUS Quantitative Comparison of 3D Freehand US and MRI.pdf (2.11 MB)
  10. [ERBA-20]P. Erbacher, Lartizien, C., Martin, M., Folleto-Pimenta, P., Quetin, P., et Delachartre, P., « Priority U-Net: Detection of Punctuate White Matter Lesions in Preterm Neonate in 3D Cranial Ultrasonography », in Medical Imaging with Deep Learning - MIDL, 2020.
    https://proceedings.mlr.press/v121/erbacher20a.html
  11. [DELA-20]P. Delachartre, Le, H. K., Barzellino, T., et Almar, M., « Automatic classification of brain emboli using transcranial Doppler and convolutional neural networks », in Forum Acusticum, Dec 2020, Lyon, France, 2020, p. 2693-2694.
    https://hal.science/hal-03242473/document
  12. [GIRA-19]P. R. Girard, Clarysse, P., Pujol, R., Goutte, R., et Delachartre, P., « Hyperquaternions: An Efficient Mathematical Formalism for Geometry », in 4th conference on Geometric Science of Information, 2019.PDF icon Girard-19 preprint GSI Hyperquaternions An Efficient Mathematical Formalism for Geometry.pdf (314.59 KB)
  13. [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)
  14. [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)
  15. [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.
  16. [GIRA-17a]P. R. Girard, Clarysse, P., Pujol, R., Goutte, R., et Delachartre, P., « Hyperquaternion Symmetry Groups », in 11th International Conference on Clifford Algebras and Their Applications in Mathematical Physics, ICCA11, Ghent, Belgique, 2017.
  17. [GIRA-17b]P. R. Girard, Clarysse, P., Pujol, R., Goutte, R., et Delachartre, P., « Hyperquaternions and Physics: Historical Outlook », in 11th International Conference on Clifford Algebras and Their Applications in Mathematical Physics", ICCA11, Ghent, Belgique, 2017.
  18. [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.
  19. [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)
  20. [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)
  21. [GUEP-15a]B. K. Guépié, Almar, M., Guibert, B., et Delachartre, P., « Détection de micro-emboles par une approche de classification supervisée », in GRETSI, France, 2015.PDF icon guepie_gretsi2015.pdf (63.84 KB)
  22. [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
  23. [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
  24. [FARO-15]Y. Farouj, Navarro, L., Clausel, M., et Delachartre, P., « Débruitage de séquences d'images dynamiques par ondelettes espace-temps hyperboliques », in Gretsi, 2015.
  25. [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)
  26. [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)
  27. [LIN-14b]F. Lin, Saglio, C., Almar, M., Guibert, B., et Delachartre, P., « Micro-embolic signal characterization based on long time Doppler time-frequency image processing and statistics », in IEEE International Conference on Signal Processing, Hangzhou, China, 2014, p. 1046-1051.
  28. [GIRA-14]P. R. Girard, Clarysse, P., Pujol, R., Wang, L., et Delachartre, P., « Biquaternion Clifford Algebra and Grassmann Differential Geometry », in 8th International Conference, Curves and Surfaces, Paris, France, 2014, p. 216-242.
  29. [FARO-14b]Y. Farouj, Navarro, L., Clausel, M., et Delachartre, P., « A VARIATIONAL SHEARLET-BASED MODEL FOR AORTIC STENT DETECTION », in In Proc. IEEE Conf. on Signal Processing (ICSP'14), HangZhou, China, 2014, p. 1052-1056.
  30. [FARO-14a]Y. Farouj, Wang, L., Clarysse, P., Navarro, L., Clausel, M., et Delachartre, P., « Cardiac Motion Analysis using wavelet projections from Tagged MR sequences », in IEEE International Conference on Image Processing (ICIP'14), Paris, 2014, p. Accepted.
  31. [WANG-14a]L. Wang, Liu, Z., Clarysse, P., Croisille, P., P. R. Girard, Liu, W. Y., et Delachartre, P., « Myocardial Motion Estimation Using Optical Flow with Multiple Constraint Equations », in IEEE International Conference on Signal Processing (ICSP14), HangZhou, 2014, p. 1066-1071.PDF icon Liang-14_IEEE-ICSP_0211.pdf (1.04 MB)
  32. [MAUR-13b]R. L. Maurice, Delachartre, P., Dubernard, G., Huissoud, C., et Caloone, J., « Cervix elastography: a new method for the prediction of the preterm delivery? », in 12th International Tissue Elasticity Conference, London, UK, 2013.
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