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Contributions à la segmentation des structures cérébrales en IRM foetale / Contributions to cerebral structures segmentation in fetal MRI

Caldairou, Benoît 22 June 2012 (has links)
L'étude de la maturation cérébrale a pour objectif une meilleure compréhension du développement du cerveau durant la grossesse et la mise en évidence des liens entre la modification des structures cérébrales et le développement cognitif. Cette étude est rendue particulièrement difficile par l'évolution constante que connaissent ces structures au cours de cette période, évolution due notamment à la croissance et à l'organisation des tissus cérébraux. La technique de visualisation privilégiée pour observer le cerveau est l'imagerie par résonance magnétique (IRM), méthode non invasive permettant l'acquisition d'images des structures cérébrales in vivo et en trois dimensions à une résolution relativement élevée. Cependant, les différences anatomiques et l'évolution rapide des structures cérébrales chez le fœtus nécessitent une nouvelle modélisation du cerveau. Le travail de cette thèse est composé de deux parties. Tout d'abord, nous avons modifié l'algorithme FCM (Fuzzy C-Means) de manière à permettre une meilleure prise en compte du bruit et du biais de l'image grâce à la méthode des moyennes non-locales issue du débruitage d'image. Ces travaux ont fait l'objet d'une validation à partir de bases d'images synthétiques et réelles. Enfin, nous nous sommes penchés sur la problématique de la segmentation des tissus cérébraux en IRM fœtale, et nous avons introduit un modèle comportant des contraintes topologiques de manière à permettre une segmentation séquentielle des tissus, en se fondant sur la position relative des différentes structures. Ces travaux ont fait l'objet d'une validation à partir de cas réels. / The study of cerebral maturation aims at a better understanding of the brain's development during the pregnancy and the high lightment of the links between the change in cerebral structures and the cognitive development. This study is particularly difficult because of the constant evolution of these structures during the pregnancy. This evolution is due to the growing and the organisation of the different cerebral tissues. The preferred visualisation technique used to observe the brain is the magnetic resonance imaging (MRI), which is a non invasive acquisition technique of in vivo 3D cerebral images with a relative high resolution. Nevertheless, significant anatomical differences and the fast evolution of the fetal cerebral structures require a new modelisation of the brain. This thesis is divided in two parts. First, we modified the Fuzzy C-Means (FCM) algorithm in order to allow a better consideration of images noise and intensity bias thanks to the non-local means method, originaly elaborated for denoising purposes. These work were validated with databases of simulated and real images. Finally, we focused on the segmentation of cerebral tissues in fetal MRI by introducing topological constraints in order to obtain a sequential segmentation, based on relative positions of the tissus. These work were validated with real cases.
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Modèles variationnels et bayésiens pour le débruitage d'images : de la variation totale vers les moyennes non-locales

Louchet, Cécile 10 December 2008 (has links) (PDF)
Le modèle ROF (Rudin, Osher, Fatemi), introduit en 1992 en utilisant la variation totale comme terme de régularisation pour la restauration d'images, a fait l'objet de nombreuses recherches théoriques et numériques depuis. Dans cette thèse, nous présentons de nouveaux modèles inspirés de la variation totale mais construits par analogie avec une méthode de débruitage beaucoup plus récente et radicalement différente : les moyennes non locales (NL-means). Dans une première partie, nous transposons le modèle ROF dans un cadre bayésien, et montrons que l'estimateur associé à un risque quadratique (moyenne a posteriori) peut être calculé numériquement à l'aide d'un algorithme de type MCMC (Monte Carlo Markov Chain), dont la convergence est soigneusement contrôlée compte tenu de la dimension élevée de l'espace des images. Nous montrons que le débruiteur associé permet notamment d'éviter le phénomène de "staircasing", défaut bien connu du modèle ROF. Dans la deuxième partie, nous proposons tout d'abord une version localisée du modèle ROF et en analysons certains aspects : compromis biais-variance, EDP limite, pondération du voisinage, etc. Enfin, nous discutons le choix de la variation totale en tant que modèle a priori, en confrontant le point de vue géométrique (modèle ROF) au cadre statistique (modélisation bayésienne).
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Débruitage d'images au-delà du bruit additif gaussien Estimateurs à patchs et leur application à l'imagerie SAR

Deledalle, Charles-Alban 15 November 2011 (has links) (PDF)
Le bruit dans les images limite souvent l'interprétation visuelle ou automatique de la scène. Le chatoiement ou "speckle" en imagerie radar à synthèse d'ouverture (RSO) et le bruit de grenaille ou "shot noise" en imagerie à faible luminosité sont deux exemples de fortes corruptions qui nécessitent l'utilisation de techniques de débruitage. Les vignettes ou "patchs" sont de petites imagettes qui capturent à la fois les textures et les structures locales. Bien qu'étant assez rudimentaires (comparées à des descripteurs de plus haut niveau), elles ont mené à de puissantes approches de traitement d'images tirant parti de la redondance naturelle des images. Les méthodes à patchs représentent l'état-de-l'art des méthodes de débruitage. La technique classique de débruitage à patchs, les moyennes non-locales (NL), est conçue pour les images corrompues par du bruit additif gaussien (c-à-d., pour des fluctuations symétriques, indépendantes du signal et sans valeurs extrêmes). Les moyennes NL ne peuvent pas être appliquées directement sur des images corrompues par un bruit non-gaussien surtout pour des distributions asymétriques, dépendantes du signal et à queues lourdes telles que le bruit de chatoiement et le bruit de grenaille. Le but de cette thèse est de combler le fossé entre les méthodes de débruitage à patchs, restreintes au bruit gaussien, et les techniques dédiées aux images RSO. Après avoir examiné les techniques de débruitage d'image pour le bruit gaussien puis non-gaussien, nous proposons une extension des moyennes NL qui s'adapte à la distribution d'un bruit donné. Au-delà du problème du débruitage d'image, nous étudions le problème de la comparaison de patchs sous conditions non-gaussiennes. La plupart des tâches de vision par ordinateur requièrent de mettre en correspondance des parties d'images. Nous introduisons un critère de similarité fondé sur le rapport de vraisemblance généralisé et nous illustrons son efficacité sur différentes applications dont la détection, la vision stéréoscopique et le suivi de mouvement. Ce critère est au coeur de l'estimateur à patchs proposé. Un schéma itératif est élaboré pour faire face aux fortes corruptions de bruit et nous développons une méthode non-supervisée pour le réglage des paramètres. Notre approche mène à des résultats de débruitage état-de-l'art en imagerie RSO pour les images d'amplitude, ainsi que les données interférométriques ou polarimétriques. La technique proposée est appliquée avec succès sur l'un des derniers capteurs aérien RSO: F-SAR de l'agence aérospatiale allemande (DLR). Les images avec de forts contrastes souffrent d'un artéfact de débruitage de type "halo de bruit" dû à l'absence de patchs similaires dans les environs de certaines structures. Ce bruit résiduel peut être réduit en considérant des patchs avec des formes d'échelle et d'orientation variées. La sélection locale des formes pertinentes permet d'améliorer la qualité du débruitage, surtout à proximité des contours.
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Contributions à la segmentation des structures cérébrales en IRM foetale

Caldairou, Benoît 22 June 2012 (has links) (PDF)
L'étude de la maturation cérébrale a pour objectif une meilleure compréhension du développement du cerveau durant la grossesse et la mise en évidence des liens entre la modification des structures cérébrales et le développement cognitif. Cette étude est rendue particulièrement difficile par l'évolution constante que connaissent ces structures au cours de cette période, évolution due notamment à la croissance et à l'organisation des tissus cérébraux. La technique de visualisation privilégiée pour observer le cerveau est l'imagerie par résonance magnétique (IRM), méthode non invasive permettant l'acquisition d'images des structures cérébrales in vivo et en trois dimensions à une résolution relativement élevée. Cependant, les différences anatomiques et l'évolution rapide des structures cérébrales chez le fœtus nécessitent une nouvelle modélisation du cerveau. Le travail de cette thèse est composé de deux parties. Tout d'abord, nous avons modifié l'algorithme FCM (Fuzzy C-Means) de manière à permettre une meilleure prise en compte du bruit et du biais de l'image grâce à la méthode des moyennes non-locales issue du débruitage d'image. Ces travaux ont fait l'objet d'une validation à partir de bases d'images synthétiques et réelles. Enfin, nous nous sommes penchés sur la problématique de la segmentation des tissus cérébraux en IRM fœtale, et nous avons introduit un modèle comportant des contraintes topologiques de manière à permettre une segmentation séquentielle des tissus, en se fondant sur la position relative des différentes structures. Ces travaux ont fait l'objet d'une validation à partir de cas réels.

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