An automated process classifies MRI or other medical imaging data as belonging to neurological structures. A training part of the process uses a baseline data set with accompanying classification map, as well as an arbitrary number of training data sets, also with accompanying classification maps. Each training data set is registered to the baseline data set using a warp-based automated registration algorithm. The resulting probability map, mean values and covariance matrices are used to classify structures in an image data set using a maximum likelihood criterion.Linvention porte sur un procédé automatique de classification de données médicales dimagerie, de RMN ou autres, en raison de leur appartenance à des structures neurologiques. La partie formation du procédé utilise un ensemble de données de ligne de base et les cartes de classification associées, ainsi que plusieurs ensembles de données de formation et les cartes de classification associées. Chacun des ensembles de données de formation est répertorié dans lensemble de données de ligne de base à laide dun algorithme automatique de distorsion assurant lenregistrement. On utilise la carte résultante de probabilités et des matrices de valeur moyenne et de covariance pour classer les structures présentes dans un groupe dimages en utilisant un critère de probabilité maximale.
