La squelettisation est une méthode de reconnaissance et de caractérisation des formes utilisant des notions de topologie discrète, qui permet d'extraire le squelette d'une forme binaire. Ce squelette (un sous ensemble de la forme centré, fin, topologiquement équivalent à la forme et reconstructible) se calcule grâce à plusieurs balayages de l'image. Dans ce travail de thèse nous nous sommes intéressé au calcul du squelette en une seule passe (mode " streaming "). Pour cela nous avons proposé un nouvel algorithme qui ré-ordonne les calculs sur chaque pixels dans leur ordre d'apparition dans l'image (sans changer le sens de propagation de l'information dans l'image) en calculant une carte de distance asymétrique puis qui trouve les points de l'axe médian. Selon un ordre particulier, qui garantit l'identité de nos résultats avec ceux d'un algorithme de référence, nous pouvons supprimer les points de la carte de distance en ne conservant que les points du squelette dont les points de l'axe médian. En plus du fait que nos squelettes soient identiques au pixel près à ceux obtenus par l'algorithme de référence, notre algorithme les calcule plus rapidement. Bien que notre approche soit générique, nous avons utilisé cet algorithme pour développer un outil logiciel en imagerie médicale permettant d'extraire les caractéristiques osseuses dans le but de mesurer la structure osseuse à partir du squelette obtenu sur des images de micro-scanner. L'extraction de zones d'os trabéculaire 2D sur des images binarisées, permet bien une caractérisation de l'os en accord avec la vérité terrain obtenue par d'autres logiciels.

Cette thèse présente l’apport d’une analyse fractale de la texture de l’os trabéculaire sur des clichés de radiographie du genou pour la caractérisation de la gonarthrose. Dans un premier temps cette analyse de texture a été confrontée aux méthodes actuelles de suivi de la pathologie afin de valider leur intérêt dans le suivi clinique des patients. Un second temps a été consacré à la prédiction de l’initiation de la pathologie où aucun marqueur ne fait référence. L’analyse de texture a été menée en utilisant des approches fractales permettant de s’affranchir des problèmes de variation d’acquisition entre différents centres cliniques tout en comparant différentes méthodes de calcul. La texture osseuse trabéculaire a été analysée à différentes plages d’échelle afin de caractériser les mécanismes sous-jacents de modification de la microarchitecture osseuse induits par la gonarthrose. Nous avons pu mettre en évidence l’intérêt prédictif de cette analyse peu coûteuse et largement accessible dans le cadre aussi bien de l’initiation que de la progression de l’arthrose du genou. / This thesis presents the contribution of the trabecluar bone texture fractal analysis on knee radiographs for the knee osteoarthritis characterization. Firstly, this texture analysis was confronted to the actual methods of the pathology clinical monitoring in order to validate their interest in the patients monitoring. Secondly, the prediction of the knee osteoarthritis initiation was investigated, domain in which there are still no markers defined. The texture analysis was performed using fractal approaches avoiding the problems of the variations in the acquisition among different clinical centers and comparing different computing methods. Trabecular bone texture was analyzed at different ranges of scale in order to characterize the underlying mechanisms of the microarchitecture modification induced by the knee osteoarthritis. Thus, we highligthed the predictive interest of this cheap and largely available analysis for both the initiation and the progression of the knee osteoarthritis.