Depuis la fin du 20ème siècle, l'imagerie médicale s'est fortement développée et représente aujourd'hui un moyen incontournable pour le diagnostic médical. Dans le domaine de la radiologie par rayons X, de nouveaux détecteurs numériques remplacent progressivement les anciennes techniques à film et permettent d'obtenir des images de meilleure qualité. Cette thèse, préparée en collaboration entre l'entreprise Trixell, constructeur de détecteurs plats numériques pour la radiographie, et le laboratoire Gipsa-Lab, s'inscrit dans le cadre général du contrôle qualité de ces détecteurs par analyse d'images. Les applications biomédicales mettant en jeu ces appareils, sont généralement particulièrement sensibles, et le principe de « zéro défaut » est de mise quant à la qualité des produits. Malgré les différents traitements, certains défauts peuvent être présents dans les images. Cette thèse est axée sur le développement de modèles de mesure de la visibilité des défauts, en cohérence avec l'observation d'un humain. Deux approches complémentaires sont développées : la première approche basée sur des expériences psychophysiques et la seconde approche de modélisation basée sur la théorie de décision. Par rapport aux modèles de visibilité existants, notre modèle prend en compte la perception humaine et notamment les saccades et fixations oculaires dans l'analyse des images : le test de visibilité est ainsi le produit de tests de visibilité locaux, calculés aux points saillants de l'image supposés indépendants. Les résultats montrent l'intérêt de notre approche, notamment pour des détecteurs statiques. En se fondant sur les résultats et une dernière expériences d'oculométrie, cette thèse suggère en perspective la prise en compte d'autres caractéristiques comme le nombre de fixations oculaires, et leur durée. / Since the beginning of the 20th century, medical imaging has significantly been improved and represents now an essential mean for medical diagnosis. In the field of radiology, new digital detectors are gradually replacing the old film techniques allowing a better image. This thesis, prepared in collaboration between the company Trixell, manufacturer of X-ray detectors, and the laboratory Gipsa-Lab, is part of the framework of quality control of these detectors by image analysis. Biomedical applications involved by these devices are particularly sensitive, and the principle of “zero artifact” is required to ensure the quality of the product. Despite the various processings, some artifacts may be present in the images.This thesis focuses on the development of models that quantify the visibility of artifacts in concordance to human observation. Two complementary approaches are developed : the first one is based on psychophysical experiments and the second one is a modeling approach based on decision theory. In comparison to existent models, our model takes into account perception characteristics including saccades and eye fixation in image analysis : the visibility test is thus the product of local visibility tests calculated on the salient points of the image and assumed to be independent. The results show the interest of our approach, especially for static detectors. Based on the results and a final eye-tracking experiment, this thesis suggests perspectives taking into account other characteristics such as the number of eye fixations and their duration.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:theses.fr/2015GREAT065 |
| Date | 09 October 2015 |
| Creators | Acharian, Georges |
| Contributors | Grenoble Alpes, Jutten, Christian, Guyader, Nathalie, Vignolle, Jean-Michel |
| Source Sets | Dépôt national des thèses électroniques françaises |
| Language | French |
| Detected Language | French |
| Type | Electronic Thesis or Dissertation, Text |
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