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Méthodes d'assimilation de la donnée image pour la personnalisation de modèles mécaniques - Application à la mécanique cardiaque et aux images de marquage tissulaire

Imperiale, Alexandre 11 December 2013 (has links) (PDF)
Cette thèse est dédiée à l'intégration de données complexes issues de l'imagerie dans une stratégie d'assimilation de données pour des modèles mécaniques. Notre stratégie s'appuie sur des travaux récents proposant une méthode séquentielle d'assimilation de données qui se décompose en un filtre de Luenberger pour l'espace d'état et un filtre optimal réduit à l'espace des paramètres. Nous l'appliquons à l'identification de paramètres pour un modèle biomécanique du cœur et, dans ce cadre, nous formalisons la construction de comparateurs de formes évolués pour deux types de données : d'une part des données extraites d'un traitement de l'Imagerie par Résonance Magnétique (IRM) de marquage tissulaire et, d'autre part, des données plus classiques de type contours de l'objet. D'abord fondés sur des simples distances nous enrichissons ces comparateurs grâce au formalisme des courants permettant d'inscrire le contour de l'objet dans le dual d'un espace de fonctions-test appropriées. Pour chacun des comparateurs nous analysons son impact sur l'observabilité du système et, pour le cas de l'imagerie de marquage tissulaire, nous prouvons qu'ils sont équivalents à une mesure directe du déplacement. D'un point de vue numérique, la prise en compte de ces mesures complexes présente d'importantes difficultées nous poussant à mettre en place des schémas numériques originaux permettant une manipulation plus flexible des différents opérateurs d'observation. Nous profitons de ces nouveaux moyens d'extraction de l'information contenue dans les données d'imagerie pour permettre, dans des cas réalistes, l'identification de la position et de l'intensité d'un infarctus du myocarde.
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Recalage non rigide d'images par approches variationnelles statistiques - Application à l'analyse et à la modélisation de la fonction myocardique en IRM

Petitjean, Caroline 24 September 2003 (has links) (PDF)
L'analyse quantitative de la fonction contractile myocardique constitue un enjeu majeur pour le dépistage, le traitement et le suivi des maladies cardiovasculaires, première cause de mortalité dans les pays développés. Dans ce contexte, l'Imagerie par Résonance Magnétique (IRM) s'impose comme une modalité privilégiée pour l'exploration dynamique du coeur, renseignant, d'une part, sur l'évolution des parois (ciné IRM), et permettant, d'autre part, d'accéder à des informations cinématiques au sein du myocarde (IRM de marquage). L'exploitation quantitative de ces données est néanmoins actuellement limitée par la quasi-absence de méthodologies fiables, robustes et reproductibles d'estimation de mouvement non rigide à partir de séquences d'images acquises dans cette modalité. Cette thèse se propose de démontrer que les techniques de recalage non rigide statistique constituent un cadre approprié pour l'estimation des déformations myocardiques en IRM, leur quantification à des fins diagnostiques, et leur modélisation en vue d'établir une référence numérique de normalité. <br /><br />Ses contributions concernent :<br />- l'élaboration d'une méthode robuste non supervisée d'estimation des déplacements myocardiques à partir de séquences d'IRM de marquage. Elle permet l'obtention de mesures de mouvement fiables en tout point du myocarde, à tout instant du cycle cardiaque et sous incidence de coupe arbitraire.<br />- le développement d'un outil de quantification dynamique des déformations à l'échelle du pixel et du segment myocardique, intégrant une étape de segmentation automatique du coeur par recalage d'images ciné IRM acquises conjointement aux données de marquage. Pour le coeur sain, la comparaison des mesures obtenues à des valeurs de référence issues d'une synthèse approfondie de la littérature médicale démontre une excellente corrélation. Pour des coeurs pathologiques, les expériences menées ont montré la pertinence d'une analyse quantitative multiparamétrique pour localiser et caractériser les zones atteintes.<br />- la construction d'un modèle statistique (atlas) de contraction d'un coeur sain. Cet atlas fournit des modèles quantitatifs de référence locaux et segmentaires pour les paramètres de déformation. Son intégration, en tant que modèle de mouvement, au processus de recalage des données d'IRM de marquage conduit en outre à une description très compacte des déplacements myocardiques sans perte de précision notable.

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