@InProceedings{2015_giacalone50,
	author = "Mathilde G iacalone and Carole Frindel and Marc Robini and Emmanuel Grenier and David Rousseau",
	title = "Simulations numériques en IRM de perfusion cérébrale : bruit log-ricien ou bruit gaussien ?",
	booktitle = "25° Colloque sur le traitement du signal et des images",
	year = "2015",
	publisher = "GRETSI - Groupe de Recherche en Traitement du Signal et des Images",
	number = "001-00235",
	pages = "p. 941-944",
	month = "Sep # 8--11",
	address = "Lyon",
	doi = "",
	pdf = "2015_giacalone50.pdf",
	abstract = "L'IRM de perfusion est un examen de référence en routine clinique pour le diagnostic de l'ischémie cérébrale. Pour tester et valider par simulation les algorithmes de post-traitement sur cette séquence, il est nécessaire de disposer de modèles de bruit réalistes. Nous discutons de la validité d'une approximation gaussienne de la distribution log-ricienne des données IRM via une approche statistique de bas niveau puis via l'extraction d'information de haut niveau dans la chaîne de traitement, telle que celle du flux sanguin cérébral..pdf",
}