Cette thèse s'articule autour de problématiques liées au domaine récent de l'anatomie numérique dont l'objet est de fournir des cadres à la fois mathématiques et numériques pour estimer la variabilité statistique au sein de populations de formes géométriques. Dans ce travail, on s'intéresse dans un premier temps au cas d'ensemble de courbes, de surfaces ou sous-variétés avec pour premier objectif de définir une représentation et des termes d'attache aux données adéquats pour les problèmes de recalage par grande déformation (LDDMM). Les précédentes approches reposant sur le cadre des courants qui traite le cas d'objets orientés, nous proposons une extension pour des formes géométriques non-orientées via la représentation des varifolds issue de la théorie géométrique de la mesure. Dans un second temps, ce travail se penche sur l'étude d'objets géométrico-fonctionnels aussi baptisés 'formes fonctionnelles', c'est à dire de fonctions ou de signaux définis sur des supports géométriques variables entre les individus. On définit notamment la notion de métamorphoses géométrico-fonctionnelles pour généraliser celle de déformation à ce contexte ainsi que la notion de courant fonctionnel pour mesurer la dissimilarité entre deux formes fonctionnelles. Ceci débouche assez naturellement sur un tout nouveau cadre mathématique et algorithmique permettant d'étendre les outils usuels de recalage difféomorphique. Enfin, on s'intéresse à la situation plus générale de l'estimation et l'analyse d'atlas pour des ensembles de telles structures en proposant en particulier une formulation mathématique bien posée pour de tels problèmes ainsi qu'un algorithme d'estimation simultanée géométrie/fonction puis des outils pour l'analyse statistique et la classification. Ces méthodes sont illustrées sur quelques jeux de données synthétiques et d'autres issues de l'imagerie biomédicale. / This thesis addresses several questions related to the recent field of computational anatomy. Broadly speaking, computational anatomy intends to analyse shape variability among populations of anatomical structures. In this work, we are focused, in the first place, on the case of datasets of curves, surfaces and more generally submanifolds. Our goal is to provide a mathematical and numerical setting to build relevant data attachment terms between those objects in the purpose of embedding it into the large diffeomorphic metric mapping (LDDMM) model for shape registration. Previous approaches have been relying on the concept of currents that represents oriented submanifolds. We first propose an extension of these methods to the situation of non-oriented shapes by adapting the concept of varifolds from geometric measure theory. In the second place, we focus on the study of geometrico-functional structures we call 'functional shapes' (or fshapes), which combine varying geometries across individuals with signal functions defined on these shapes. We introduce the new notion of fshape metamorphosis to generalize the idea of deformation groups in the pure geometrical case. In addition, we define the extended setting of 'functional currents' to quantify dissimilarity between fshapes and thus perform geometrico-functional registration between such objects. Finally, in the last part of the thesis, we move on to the issue of analyzing entire groups of individuals (shapes or fshapes) together. In that perspective, we introduce an atlas estimation variational formulation that we prove to be mathematically well-posed and build algorithms to estimate templates and atlases from populations, as well as tools to perform statistical analysis and classification. All these methods are evaluated on several applications to synthetic datasets on the one hand and real datasets from biomedical imaging on the other.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:theses.fr/2013DENS0045 |
| Date | 14 November 2013 |
| Creators | Charon, Nicolas |
| Contributors | Cachan, Ecole normale supérieure, Trouvé, Alain |
| Source Sets | Dépôt national des thèses électroniques françaises |
| Language | English |
| Detected Language | French |
| Type | Electronic Thesis or Dissertation, Text |
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