La segmentation d'images médicales est depuis longtemps un sujet de recherche actif. Cette thèse traite des méthodes de segmentation basées modèles, qui sont un bon compromis entre généricité et capacité d'utilisation d'informations a priori sur l'organe cible. Notre but est de construire un algorithme de segmentation pouvant tirer profit d'une grande variété d'informations extérieures telles que des bases de données annotées (via l'apprentissage statistique), d'autres images du même patient (via la co-segmentation) et des interactions de l'utilisateur. Ce travail est basé sur la déformation de modèle implicite, une méthode variationnelle reposant sur une représentation implicite des formes. Après avoir amélioré sa formulation mathématique, nous montrons son potentiel sur des problèmes cliniques difficiles. Nous introduisons ensuite différentes généralisations, indépendantes mais complémentaires, visant à enrichir le modèle de forme et d'apparence utilisé. La diversité des applications cliniques traitées prouve la généricité et l'efficacité de nos contributions.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:CCSD/oai:tel.archives-ouvertes.fr:tel-00932995 |
| Date | 21 October 2013 |
| Creators | Prevost, Raphaël |
| Publisher | Université Paris Dauphine - Paris IX |
| Source Sets | CCSD theses-EN-ligne, France |
| Language | fra |
| Detected Language | French |
| Type | PhD thesis |
Page generated in 0.002 seconds