L'objectif de cette thèse est de fournir des outils de segmentation automatique basés sur l'utilisation d'atlas anatomiques. Les algorithmes proposés sont appliqués et évalués dans le cadre de la radiothérapie de la région ORL : segmentation des organes à risque et des aires ganglionnaires pour la plani cation du traitement, et segmentation des dents pour l'évaluation des risques liés aux soins dentaires post-irradiation. Nous abordons d'abord la construction d'un atlas moyen à partir d'une base d'images manuellement segmentées considérées comme atlas de référence. Nous proposons en particulier plusieurs algorithmes permettant d'estimer une segmentation moyenne à partir de segmentations incomplètes comportant des contours manquants. A n de dépasser les limites inhérentes à l'atlas moyen unique, et notamment ses diffi cultés à gérer la variabilité anatomique inter-individuelle, nous proposons de construire plusieurs atlas moyens à partir d'une stratifi cation de la base d'atlas, et d'utiliser pour chaque patient l'atlas moyen le plus adapté parmi ceux disponibles. Nous présentons ensuite plusieurs approches permettant de sélectionner puis de fusionner pour chaque patient les atlas de la base les plus pertinents. Nous proposons des approches globales, régionales et locales de sélection d'atlas et un protocole non biaisé pour les évaluer. Nous proposons aussi diff érents schémas pour la fusion d'atlas, notamment la construction d'un atlas moyen composite adapté au patient. Nous montrons que la sélection et la fusion d'atlas apportent une amélioration signi ficative par rapport à l'atlas moyen. La plupart de ces travaux ont été intégrés dans le logiciel ISOgray de DOSIsoft