La thèse porte sur la segmentation spatio-temporelle et interactive d'images cardiaquesdynamiques. Elle s'inscrit dans le projet ANR 3DSTRAIN du programme"Technologies pour la Santé et l'Autonomie" qui a pour objectif d'estimer de façoncomplète, dense et sur plusieurs modalités d'imagerie 3D+t (telles que l'imageriepar résonance magnétique (IRM), la tomographie par émission monophotonique(TEMP) et l'échocardiographie) l'indice de déformation du muscle cardiaque : lestrain. L'estimation du strain nécessite une étape de segmentation qui doit être laplus précise possible pour fournir une bonne évaluation de cet indice. Nos travauxse sont orientés sur deux axes principaux : (1) le développement d'un modèle desegmentation conforme à la morphologie du muscle cardiaque et (2) la possibilitéde corriger interactivement et intuitivement le résultat de la segmentation obtenuegrâce à ce modèle. / This thesis focuses on the spatio-temporal and interactive segmentation of dynamiccardiac images. It is a part of the ANR 3DSTRAIN project of program "Technologiesfor Health and Autonomy" which aims to estimate full, dense and on several3D+t imaging modalities (such as Magnetic Resonance Imaging (MRI), Single PhotonEmission Computed Tomography (SPECT) and echocardiography) the indexof deformation of the heart muscle : the strain. The strain estimation requires asegmentation step which must be as precise as possible to provide a good estimationof this index. Our work was focused on two main areas : (1) the development of asegmentation model conforms to the shape of the heart muscle and (2) the abilityto interactively and intuitively correct the segmentation's result obtained with thismodel.