L’angioplastie coronarienne est une intervention guidée par rayons X et réalisée par voie endovasculaire qui restaure le diamètre des vaisseaux coronaires réduit par accumulation de corps gras au sein de leurs parois. Lors de cette procédure, un guide est introduit à partir d’une artère qui peut être située au poignet ou au niveau de l’aine. La technique consiste alors à amener dans le vaisseau pathologique un ballonnet gonflable dans la zone rétrécie, localisée grâce à l’injection préalable d’un produit de contraste. Le gonflement du ballonnet élargit l’artère et s’accompagne en général de la pose d’un stent, structure métallique capable de renforcer la paroi. Le geste clinique peut être facilité en intégrant aux images le détail de la nature de la paroi, information disponible avec un scanner 3D. Le but de cette thèse est de proposer une méthode de recalage déformable pour superposer cette information 3D à des images angiographiques 2D per-opératoire en déformant le modèle 3D afin qu’il suive la dynamique cardiaque capturée dans les images angiographiques. Nous introduisons un algorithme de segmentation capable de segmenter automatiquement les vaisseaux principaux dans ces images angiographiques. Ensuite, nous présentons une approche de suivi du vaisseau 3D pathologique dans une séquence 2D+t combinant appariements et déformation d’une courbe spline. Enfin, nous décrivons l’extension au suivi d'un arbre vasculaire 3D, représenté par un arbre dont les arcs sont des courbes splines, dans une séquence 2D+t. Nous avons privilégié les approches applicables avec une seule projection angiographique, bien adapté au déroulement usuel des procédures cliniques. La performance des algorithmes a fait l’objet d’évaluations quantitatives sur des données réelles incluant 30 images pour la segmentation et 23 séquences pour le recalage. / Coronary angioplasty is an X-ray guided intervention, which aims at recovering the diameter of coronary vessels when the accumulation of fat in the vessel wall reduced it. During this procedure, a guide-wire is inserted in the blood vessel located at the wrist or groin. This guide-wire brings into the pathologic vessel a balloon at the level of the fat accumulation, thanks to a previous contrast injection which highlights the lesion. The balloon is inflated and very frequently a thin mesh tube of metallic wires (stent), which is wrapped around the balloon, is then expanded during the balloon inflation. The procedure could benefit from additional information on the nature of the inner wall, available on 3D CT scan. The aim of the thesis is to propose a dynamic registration to superimpose this 3D information onto the intraoperative 2D angiographic sequence, by deforming the 3D model so that it can follow the cardiac motion captured thanks to the angiographic images. We introduce a segmentation algorithm able to automatically segment the main vessels of the angiographic images. Then, we present a tracking approach of the 3D pathologic vessel in a 2D+t sequence combining pairings and the deformation of a spline curve. Finally, we describe the extension to the 3D vascular tree tracking represented by a tree, whose edges are spline curves, in a 2D+t sequence. We favored approaches that are applicable to a single angiographic projection, which is well adapted to the usual process of clinical procedures. All the proposed methods have been tested on real data, consisting of 30 angiographic images for the segmentation algorithm and 23 angiographic sequences for the registration algorithms.

Les environnements virtuels collaboratifs permettent à plusieurs utilisateurs d’interagir à distance par Internet. Ils peuvent partager une impression de téléprésence en animant à distance un avatar qui les représente. Toutefois, le contrôle de cet avatar peut être difficile et mal restituer les gestes de l’utilisateur. Ce travail vise à animer l’avatar à partir d’une acquisition 3D des gestes de l’utilisateur par vision monoculaire en temps réel, et à rendre la téléprésence virtuelle possible au moyen d’un PC grand public équipé d’une webcam. L’approche suivie consiste à recaler un modèle 3D articulé de la partie supérieure du corps humain sur une séquence vidéo. Ceci est réalisé en cherchant itérativement la meilleure correspondance entre des primitives extraites du modèle 3D d’une part et de l’image d’autre part. Le recalage en deux étapes peut procéder sur les régions, puis sur les contours. La première contribution de cette thèse est une méthode de répartition des itérations de calcul qui optimise la robustesse et la précision sous la contrainte du temps-réel. La difficulté majeure pour le suivi 3D à partir d’images monoculaires provient des ambiguïtés 3D/2D et de l’absence d’information de profondeur. Le filtrage particulaire est désormais une approche classique pour la propagation d’hypothèses multiples entre les images. La deuxième contribution de cette thèse est une amélioration du filtrage particulaire pour le recalage 3D/2D en un temps de calcul limité par des heuristiques, dont la contribution est démontée expérimentalement. Un paramétrage de l’attitude des bras par l’extrémité de leur chaîne cinématique est proposé qui permet de mieux modéliser l’incertitude sur la profondeur. Enfin, l’évaluation est accélérée par calcul sur GPU. En conclusion, l’algorithme proposé permet un suivi 3D robuste en temps-réel à partir d’une webcam pour une grande variété des gestes impliquant des occlusions partielles et des mouvements dans la direction de la profondeur. / Networked 3D virtual environments allow multiple users to interact with each other over the Internet. Users can share some sense of telepresence by remotely animating an avatar that represents them. However, avatar control may be tedious and still render user gestures poorly. This work aims at animating a user’s avatar from real time 3D motion capture by monoscopic computer vision, thus allowing virtual telepresence to anyone using a personal computer with a webcam. The approach followed consists of registering a 3D articulated upper-body model to a video sequence. This involves searching iteratively for the best match between features extracted from the 3D model and from the image. A two-step registration process matches regions and then edges. The first contribution of this thesis is a method of allocating computing iterations under real-time constrain that achieves optimal robustness and accuracy. The major issue for robust 3D tracking from monocular images is the 3D/2D ambiguities that result from the lack of depth information. Particle filtering has become a popular framework for propagating multiple hypotheses between frames. As a second contribution, this thesis enhances particle filtering for 3D/2D registration under limited computation constrains with a number of heuristics, the contribution of which is demonstrated experimentally. A parameterization of the arm pose based on their end-effector is proposed to better model uncertainty in the depth direction. Finally, evaluation is accelerated by computation on GPU. In conclusion, the proposed algorithm is demonstrated to provide robust real-time 3D body tracking from a single webcam for a large variety of gestures including partial occlusions and motion in the depth direction.

L'interprétation de scènes tridimensionnelles dans un contexte cartographique met en jeu de nombreuses techniques, des plus traditionnelles, comme la photogrammétrie à partir d'images aériennes, jusqu'aux plus récentes, comme l'altimétrie laser. Si la photogrammétrie intègre les traitements géométriques liés à l'orientation des images, ainsi que le calcul des altitudes associées à chaque pixel par des processus de corrélation, les systèmes laser aéroportés (capteurs actifs) intègrent un mécanisme de géoréférencement direct (couplage Inertie-GPS) des impulsions lumineuses émises, fournissant ainsi une représentation de la topographie sous la forme d'un nuage de points 3D. Les objectifs de cette thèse étaient dans un premier temps de valoriser de manière autonome les données 3D issues de la technologie laser, compte tenu de leur caractère novateur, puis d'étudier divers aspects de l'intégration de ces données à un savoir-faire photogrammétrique. Nous nous sommes donc intéressés dans une première partie à l'extraction automatique de points laser appartenant au sol (paysages urbains et ruraux). L'analyse de ces points sol nous a menés à la recherche d'une modélisation dense du terrain sous la forme d'une grille régulière d'altitude à travers la définition d'un modèle bayésien de régularisation de surface. Les points appartenant à la composante sursol, dans le cadre de l'étude du milieu urbain pour la modélisation du bâti, ont été analysés à la lumière d'un algorithme de recherche de primitives planes (facettes de toits) basé sur une modification de l'estimateur robuste RANSAC. La seconde partie concerne l'étude effective du couplage des techniques laser et photogrammétriques. Il s'agit d'utiliser conjointement la grande précision des mesures laser (<5 cm pour la composante altimétrique sous certaines conditions) avec d'une part la radiométrie issue des images aériennes, mais aussi avec les images d'altitudes correspondantes. La confrontation des géométries issues de ces deux systèmes fait apparaître des décalages tridimensionnels non linéaires possiblement liés aux dérives temporelles des mesures inertielles. Un algorithme de recalage adapté à la géométrie d'acquisition des bandes laser a donc été mis en place, assurant a posteriori, une cohérence des géométries aussi bien 2D que 3D. À partir d'une mise en correspondance locale des surfaces, un mécanisme de corrections par fenêtres glissantes simule les dépendances temporelles des variations, sans imposer de modèle global de déformations. Enfin, nous avons exprimé la complémentarité des deux systèmes à travers l'extraction de facettes 3D de bâtiments par un mécanisme de segmentation hiérarchique d'images basé sur la définition d'une énergie d'agrégation de régions élémentaires dépendant à la fois des informations présentes dans l'image, des points laser et de la classification préalablement effectuée.

Les environnements virtuels collaboratifs permettent à plusieurs utilisateurs d'interagir à distance par Internet. Ils peuvent partager une impression de téléprésence en animant à distance un avatar qui les représente. Toutefois, le contrôle de cet avatar peut être difficile et mal restituer les gestes de l'utilisateur. Ce travail vise à animer l'avatar à partir d'une acquisition 3D des gestes de l'utilisateur par vision monoculaire en temps réel, et à rendre la téléprésence virtuelle possible au moyen d'un PC grand public équipé d'une webcam. L'approche suivie consiste à recaler un modèle 3D articulé de la partie supérieure du corps humain sur une séquence vidéo. Ceci est réalisé en cherchant itérativement la meilleure correspondance entre des primitives extraites du modèle 3D d'une part et de l'image d'autre part. Le recalage en deux étapes peut procéder sur les régions, puis sur les contours. La première contribution de cette thèse est une méthode de répartition des itérations de calcul qui optimise la robustesse et la précision sous la contrainte du temps-réel. La difficulté majeure pour le suivi 3D à partir d'images monoculaires provient des ambiguïtés 3D/2D et de l'absence d'information de profondeur. Le filtrage particulaire est désormais une approche classique pour la propagation d'hypothèses multiples entre les images. La deuxième contribution de cette thèse est une amélioration du filtrage particulaire pour le recalage 3D/2D en un temps de calcul limité par des heuristiques, dont la contribution est démontée expérimentalement. Un paramétrage de l'attitude des bras par l'extrémité de leur chaîne cinématique est proposé qui permet de mieux modéliser l'incertitude sur la profondeur. Enfin, l'évaluation est accélérée par calcul sur GPU. En conclusion, l'algorithme proposé permet un suivi 3D robuste en temps-réel à partir d'une webcam pour une grande variété des gestes impliquant des occlusions partielles et des mouvements dans la direction de la profondeur.

Le but de ce travail est d'analyser des scènes sous-marines naturelles et en particulier cartographier des environnements sous-marins en 3D. Il existe aujourd'hui de nombreuses techniques pour résoudre ce problème. L'originalité de ce travail se trouve dans la fusion de deux cartes obtenues avec des capteurs de différentes résolutions. Dans un premier temps, un engin autonome (ou un bateau) analyse les fonds marins avec un sonar multifaisceaux et crée une première carte globale de la zone. Cette carte est ensuite décomposée en petites cellules représentant une mosaïque du fond marin. Une deuxième analyse est ensuite réalisée sur certaines cellules particulières à l'aide d'un second capteur avec une résolution plus élevée. Cela permettra d'obtenir une carte détaillée 3D de la cellule. Un véhicule autonome sous-marin ou un plongeur muni d'un système de vision stéréoscopique effectuera cette acquisition.Ce projet se décompose en deux parties, la première s'intéressera à la reconstruction 3D de scènes sous-marines en milieu contraint à l'aide d'une paire stéréoscopique. La deuxième partie de l'étude portera sur l'aspect multimodal. Dans notre cas, nous utilisons cette méthode pour obtenir des reconstructions précises d'objets d'intérêts archéologiques (statues, amphores, etc.) détectés sur la carte globale.La première partie du travail concerne la reconstruction 3D de la scène sous-marine. Même si aujourd'hui le monde de la vision a permis de mieux appréhender ce type d'image, l'étude de scène sous-marine naturelle pose encore de nombreux problèmes. Nous avons pris en compte les bruits sous-marins lors de la création du modèle 3D vidéo ainsi que lors de la calibration des appareils photos. Une étude de robustesse à ces bruits a été réalisée sur deux méthodes de détections et d'appariements de points d'intérêt. Cela a permis d'obtenir des points caractéristiques précis et robustes pour le modèle 3D. La géométrie épipolaire nous a permis de projeter ces points en 3D. La texture a été ajoutée sur les surfaces obtenues par triangulation de Delaunay.La deuxième partie consiste à fusionner le modèle 3D obtenu précédemment et la carte acoustique. Dans un premier temps, afin d'aligner les deux modèles 3D (le modèle vidéo et le modèle acoustique), nous appliquons un recalage approximatif en sélectionnant manuellement quelques paires de points équivalents sur les deux nuages de points. Pour augmenter la précision de ce dernier, nous utilisons un algorithme ICP (Iterative Closest Points).Dans ce travail nous avons créé une carte 3D sous-marine multimodale réalisée à l'aide de modèles 3D « vidéo » et d'une carte acoustique globale. / This work aims to analyze natural underwater scenes and it focuses on mapping underwater environment in 3D. Today, many methods exist to solve this problem. The originality of this work lies in the fusion of two maps obtained from sensors of different resolutions. Initially, an autonomous vehicle (or boat) analyzes the seabed with multibeam sonar and creates a first global map of the area. This map is then divided into small cells representing a mosaic of the seabed. A second analysis is then performed on some particular cells using a second sensor with a higher resolution. This will provide a detailed map of the 3D cell. An autonomous underwater vehicle (AUV) or a diver with a stereoscopic vision system will make this acquisition. This project is divided into two parts; the first one focuses on the 3D reconstruction of underwater scenes in constrained environment using a stereoscopic pair. The second part investigates the multimodal aspect. In our study, we want to use this method to obtain accurate reconstructions of archaeological objects (statues, amphorae, etc.) detected on the global map. The first part of the work relates the 3D reconstruction of the underwater scene. Even if today the vision community has led to a better understanding of this type of images, the study of natural underwater scenes still poses many problems. We have taken into account the underwater noise during the creation of the 3D video model and during the calibration of cameras. A study of the noise robustness was performed on two methods of detection and matching of features points. This resulted into obtaining accurate and robust feature points for the 3D model. Epipolar geometry allowed us to project these points in 3D. The texture was added to the surfaces obtained by Delaunay triangulation.The second part consists of fusing the 3D model obtained previously with the acoustic map. To align the two 3D models (video and acoustic model), we use a first approximated registration by selecting manually few points on each cloud. To increase the accuracy of this registration, we use an algorithm ICP (Iterative Closest Point).In this work we created a 3D underwater multimodal map performed using 3D video model and an acoustic global map.

Dans cette thèse, nous présentons un système complet permettant de sauvegarder un processus destructif tel qu'une dissection anatomique. Nous proposons une méthode depuis l'acquisition 3D des données jusqu'à la visualisation interactive et immersive, dans le but de créer une vérité terrain. L'acquisition 3D regroupe l'acquisition de la géométrie par scanner laser (maillage) ainsi que de l'information de couleur par le biais d'un appareil photo haute résolution (texture). Ce processus d'acquisition et répété au cours de la dissection du spécimen. Les différentes acquisitions du spécimen sont représentées par des surfaces 3D texturées. Elles sont ensuite recalées entre elles. Un expert anatomiste peut alors explorer ces différentes étapes de dissections modélisées dans une visualisation immersive en utilisant du matériel d'interaction (bras haptique). Un outil d'étiquetage permet une segmentation manuelle précise de régions d'intérêt visibles sur chacune des surfaces 3D. Un objet tridimensionnel peut ensuite être reconstruit et proposé à l'utilisateur sur la base des zones d'intérêt étiquetées. Le but étant de créer des vérité terrains afin de confronter des résultats issus de modalités d'acquisition volumiques (IRM). Nous montrons l'application de la méthode à la reconstruction de faisceaux de fibres blanches humaine dans le but de valider des résultats de tractographie.

Le cancer de la prostate est le cancer le plus fréquent chez l'homme en Europe, néanmoins il n'existe actuellement pas de technique d'imagerie permettant de détecter avec précision les tumeurs dans la glande. Sachant que les coupes histologiques contiennent la réalité de terrain concernant le diagnostic, il est nécessaire de recaler les images de chaque technique d'imagerie aux coupes histologiques afin de pouvoir les évaluer. De plus, comme il n'existe pas de méthode permettant de contrôler précisément le plan de coupe histologique, le recalage doit être considéré comme un problème 3D. Un dispositif permettant de réaliser, de manière rapide et standardisée, des marqueurs internes dans les coupes histologiques a été développé, de même qu'un algorithme permettant de détecter automatiquement ces marqueurs, de les identifier et d'aligner les coupes histologiques. La méthode a été testée sur 10 prostates, avec en moyenne 19.2 coupes par prostate, et a permis d'obtenir une précision de recalage moyenne de 0.18 ± 0.13 mm au niveau des marqueurs. Un deuxième algorithme a été développé pour recaler les coupes histologiques, une fois alignées, avec les images IRM. Ce recalage a été conçu pour être guidé par les canaux éjaculateurs, un repère anatomique présent dans chaque prostate et visible à la fois en histologie et dans les images IRM cliniques, acquises avec une résolution standard. L'algorithme a d'abord été testé en s'appuyant sur les marqueurs artificiels. La précision obtenue pour le recalage était en moyenne de 0.45±0.25 mm au niveau des marqueurs et de 1.04 ± 0.21 mm au niveau des canaux éjaculateurs. L'algorithme a enfin été testé en guidant le recalage à l'aide de la position des canaux éjaculateurs. La précision moyenne obtenue était alors de 0.16±0.05 mm au niveau des canaux éjaculateurs et de 2.82±0.41 mm au niveau des marqueurs. Ces résultats suggèrent une valeur du facteur de rétrécissement de l'ordre de 1.07±0.03 et une inclinaison vis à vis du plan de coupe histologique de l'ordre de 13.6◦ ± 9.61◦, avec une variance importante pour ces deux paramètres / Prostate cancer is the most frequently diagnosed cancer of men in Europe, yet no current imaging technique is capable of detecting with precision tumours in the prostate. The histology slices are the gold standard for the diagnosis. Therefore, in order to evaluate each imaging technique, the histology slices must be precisely registered to the imaged data. As it cannot be assumed that the histology slices are cut along the same plane as the imaged data is acquired, the registration must be considered as a 3D problem. An apparatus has been developed that enables internal fiducial markers to be created in the histology slices in a rapid and standardised manner. An algorithm has been developed that automatically detects and identifies these markers, enabling the alignment of the histology slices. The method has been tested on 10 prostate specimens, with 19.2 slices on average per specimen. The accuracy of the alignment at the fiducial markers was on average 0.18±0.13 mm. A second algorithm was developed to 3D register the aligned histology slices with the MR images. The registration is designed to be guided by the ejaculatory ducts, an anatomical landmark present in every prostate and visible in both histology and MR images acquired at standard clinical resolution. The algorithm was first tested by using the fiducial needles to guide the registration. The average registration accuracy was 0.45 ± 0.25 mm at the fiducial needles and 1.04±0.21 mm at the ejaculatory ducts. The algorithm was then tested by using the ejaculatory ducts to guide the registration. The average registration accuracy was 0.16±0.05 mm at the ejaculatory ducts and 2.82 ± 0.41 mm at the fiducial needles. The results suggest that the histology shrinkage factor is of the order 1.07±0.03 and the tilt of the histology slicing plane is 13.6◦ ±9.61◦, with both parameters showing significant variance

L'étude des cellules souches est l'un des champs de recherches les plus importants dans le domaine biomédical. La vision par ordinateur et le traitement d'images ont été fortement mis en avant dans ce domaine pour le développement de solutions automatiques de culture et d'observation de cellules. Ce travail de thèse propose une nouvelle méthodologie pour l'observation et la modélisation de la prolifération de cellule souche neuronale sous microscope à contraste de phase. À chaque observation réalisée par le microscope durant la prolifération, notre système extrait un modèle en trois dimensions de la structure de cellules observées. Cela est réalisé par une suite de processus d'analyse, synthèse et sélection. Premièrement, une analyse de la séquence d'images de contraste de phase permet la segmentation de la neurosphère et des cellules la constituant. À partir de ces informations, combinées avec des connaissances a priori sur les cellules et le protocole de culture, plusieurs modèles 3-D possibles sont générés. Ces modèles sont finalement évalués et sélectionnés par rapport à l¿image d¿observation, grâce à une méthode de recalage 3-D vers 2-D. A travers cette approche, nous présentons un outil automatique de visualisation et d'observation de la prolifération de cellule souche neuronale sous microscope à contraste de phase. / The study of stem cells is one of the most important fields of research in the biomedical field. Computer vision and image processing have been greatly emphasized in this area for the development of automated solutions for culture and observation of cells. This work proposes a new methodology for observing and modelling the proliferation of neural stem cell under a phase contrast microscope. At each time lapse observation performed by the microscope during the proliferation, the system determines a three-dimensional model of the structure formed by the observed cells. This is achieved by a framework combining analysis, synthesis and selection process. First, an analysis of the images from the microscope segments the neurosphere and the constituent cells. With this analysis, combined with prior knowledge about the cells and their culture protocol, several 3-D possible models are generated through a synthesis process. These models are finally selected and evaluated according to their likelihood with the microscope image using a 3-D to 2-D registration method. Through this approach, we present an automatic visualisation tool and observation of the proliferation of neural stem cell under a phase contrast microscope.

Nous proposons de construire un atlas numérique 3D contenant les caractéristiques moyennes et les variabilités de la morphologie d’un organe. Nos travaux seront appliqués particulièrement à la construction d'un atlas numérique 3D de la totalité de la cornée humaine incluant la surface antérieure et postérieure à partir des cartes topographiques fournies par le topographe Orbscan II. Nous procédons tout d'abord par normalisation de toute une population de cornées. Dans cette étape, nous nous sommes basés sur l'algorithme de recalage ICP (iterative closest point) pour aligner simultanément les surfaces antérieures et postérieures d'une population de cornée vers les surfaces antérieure et postérieure d'une cornée de référence. En effet, nous avons élaboré une variante de l'algorithme ICP adapté aux images (cartes) de cornées qui tient compte de changement d'échelle pendant le recalage et qui se base sur la recherche par voisinage via la distance euclidienne pour établir la correspondance entre les points. Après, nous avons procédé pour la construction de l'atlas cornéen par le calcul des moyennes des élévations de surfaces antérieures et postérieures recalées et leurs écarts-types associés. Une population de 100 cornées saines a été utilisée pour construire l'atlas cornéen normal. Pour visualiser l’atlas, on a eu recours à des cartes topographiques couleurs similairement à ce qu’offrent déjà les systèmes topographiques actuels. Enfin, des observations ont été réalisées sur l'atlas cornéen reflétant sa précision et permettant de développer une meilleure connaissance de l’anatomie cornéenne. / We propose to build a 3D digital atlas which contains the average characteristics and variability of the morphology of an organ. In particular our work consists in the construction of a 3D digital atlas of the entire human cornea including anterior and posterior surfaces. The atlas was built using topographies provided by the Orbscan II system. First, we normalized the given population of corneas using a variant of the ICP (iterative closest point) algorithm for shape registration to fit simultaneously the anterior and posterior surfaces with the anterior and posterior surfaces of a reference cornea. Indeed, we developed a specific algorithm for corneas topographies that considers scaling during registration and which is based on neighborhood search via the Euclidean distance to find the correspondence between points. After that, we built the corneal atlas by averaging elevations of anterior and posterior surfaces and by calculating their associated standard deviations. A population of 100 healthy corneas was used to construct the normal corneal atlas. To illustrate the atlas, we used topographic color maps like those already offered by existing topographic systems. Finally, observations were made on the corneal atlas that reflects its precision and allows to develop a better understanding of corneal anatomy.

Une des applications de l’échographie médicale est celle de l’ophtalmologie qui pose de nombreux problèmes spécifiques liés en partie à la faible dimension de l’oeil et à la précision importante que requièrent les mesures intraoculaires. En effet, avec le développement de la chirurgie réfractive qui regroupe ensemble des techniques capables de corriger les erreurs de réfraction et l’avènement des implants intraoculaires, le chirurgien ophtalmologiste est amené à surveiller la tolérance et les effets secondaires de ces implants sur les structures du segment antérieur. L’échographie à haute fréquence apporte la résolution suffisante pour cette tâche. Cependant, le développement de l’échographie 3D permet une extension des applications ophtalmologiques notamment pour le dimensionnement des implants en préopératoire. La modélisation 3D du segment antérieur permet d’étudier le comportement des implants et surtout de dessiner à terme un implant « sur mesure » pour le patient. C’est dans ce contexte que nous présentons une méthode originale de segmentation et de reconstruction 3D du segment antérieur par échographique haute fréquence en utilisant l’ajustement de modèles 3D. Nous utilisons un système échographique 3D de type main-libre, composé d’une sonde échographique haute fréquence, et d’un module de localisation actif comprenant une caméra et des marqueurs infrarouges. Ce système échographique 3D nous permet d’obtenir des images avec des informations de positionnement dans l’espace tridimensionnel associées. Nous avons ainsi pu mettre en place toute une chaîne d’acquisitions et de traitements des images échographiques. Nous créons, à partir d’images échographiques du segment antérieur oculaire, des modèles de référence 3D réalistes. Nous proposons ainsi une méthode d’ajustement de modèles 3D de référence sur des données 3D échographiques via l’utilisation de l’algorithme de recalage ICP. Nous avons également sélectionné et adapté différentes méthodes pour l’évaluation de l’approche de reconstruction proposée. Ces méthodes permettent de mettre en valeur la précision de ces reconstructions. / Ophthalmology is one of the clinical application fields of ultrasound imaging, for which numerous specific issues arise, related in part to the eye’s small anatomical dimensions combined with the high level of accuracy requirements associated with intraocular measurements. Indeed, since the development of refractive surgery including all the techniques dedicated to the correction of refractive errors, as well as the emergence of intraocular lens (IOL), ophthalmic surgeons have to monitor overall acceptance as well as secondary effects related to these implants on the structures of the anterior eye segment. High frequency ultrasound imaging provides the required spatial resolution for this task. However, the development of 3D ultrasound imaging allows for the development of new applications in ophthalmology, for instance pre-operative dimensioning of the lens. 3D modelling of the anterior eye segment therefore allows studying the IOL behaviour and may help designing future personalized IOL tailored for each patient. Within this context, we present an original 3D segmentation and reconstruction method based on 3D models registration, dedicated to the anterior eye segment acquired in high frequency ultrasound imaging. We used a 3D ultrasound free-hand acquisition system, composed of a high frequency ultrasound probe and a localization module based on a camera and infrared markers. This 3D ultrasound system provides images along with associated 3D spatial positioning information. We were therefore able to develop an entire ultrasound images acquisition and processing chain. This allowed us creating realistic reference 3D models from sequences of ultrasound images of the anterior eye segment. We thus propose a method based on the iterative closest point (ICP) algorithm for the registration of the 3D reference models to 3D ultrasound acquired data. We have also selected and adapted various methods for the evaluation of the proposed reconstruction process. These methods highlight the accuracy of the obtained reconstructions.