L'objectif de cette thèse est l'élaboration et l'application de traitements d'images pour permettre une étude objective et fiable des sinus de Valsalva, importantes cavités de la base de l'aorte. Les méthodes proposées s'appliquent aux séquences ciné-IRM et aux examens de scanner sans qu'il n'y ait à modifier le paramétrage entre deux examens. Pour cela, nous avons d'abord étudié la morphologie de cette zone anatomique puis détaillé les différentes propriétés communes à toutes les images de sinus. Ceux-ci font en l'occurrence partie des principaux organes clairs et peu mobiles. Nous avons donc développé un algorithme qui détecte ces éléments et caractérise chacun d'entre eux par une trajectoire unique. Divers outils de morphologie mathématique ont été utilisés à cette occasion, tout comme pour l'extraction du contour des sinus dans chaque image. L'étape de segmentation repose elle sur la reconstruction géodésique, qui s'avère plus efficace et surtout plus robuste que l'usage de contours actifs usuels. L'intérieur des sinus forme un domaine simplement connexe et étoilé. Grâce à ce postulat, nous avons conçu une nouvelle reconstruction, nommée transformée en aurore, qui limite la propagation des intensités aux supports radiaux et présente les résultats dans un repère polaire pour une meilleure lecture des contours.Les points caractéristiques des sinus ont également été détectés, par étude de rayons et détermination de points dominants. Ces points fournissent les éléments nécessaires à une mesure automatique des sinus, mesure cohérente avec les mesures actuellement réalisées manuellement et les variations intra et inter-observateurs de celles-ci. D'autres outils sont enfin esquissés pour modéliser le contour par coniques, classer les images d'examens cinétiques en fonction du moment du cycle et suivre le mouvement des valves dans ces mêmes examens.L'ensemble de ces travaux ont amené à la réalisation d'un logiciel d'aide au diagnostic qui intègre nos méthodes et dont l'interface est également présentée dans le présent mémoire. / This Phd thesis deals with the design and the use of image processing tools in order to allow a reliable and objective study of the sinuses of Valsalva which are important cavities of the aortic root. The proposed methods can be applied on cine-MR sequences and CT examinations without any change in the settings between two examinations.Firstly, we studied the morphology of this anatomical area and its constant properties in all images of the dataset. Sinuses are one of the main bright organs with limited movements. Hence a new algorithm has been designed. It detects and characterizes each bright organ by a single trajectory. Various tools of mathematical morphology are used for this step, as for the extraction of the contour of the sinuses in each image.The segmentation step is based on the geodesic reconstruction, which is more effective and more robust than the usual active contours. The shape depicting the sinuses is simply connected and a star domain. With this assumption, a new reconstruction is proposed, called the Aurora transform. This transform limits the spread of intensities only on the radial lines and shows its results in a polar space for a better reading of edges.The relevant points of the sinuses are also detected by a study of radii and the determination of dominant points along edges. An automatic measurement of the sinuses is deduced from these points. The values are very close to the manual measures currently done according to the intra-and inter-observer variations.Some other tools are finally outlined. They includes the modeling of edges by conics, the image classification depending on the time of the cycle in sequences and the tracking of the aortic valves in these examinations.This work led to the devlopement of a diagnostic aid software based on our methods. Its interface is also presented herein.