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Estimation du mouvement dans des séquences d'images échographiques : application à l'élastographie ultrasonore de la thyroïde

Cette thèse concerne l'estimation du mouvement dans des séquences d'images échographiques, avec comme application médicale l'élastographie statique de la thyroïde. Le principe de l'élastographie, dont l'objectif est de caractériser l'élasticité des tissus biologiques, consiste à estimer les déplacements qui apparaissent au sein des tissus lorsque ceux-ci sont soumis à une contrainte mécanique externe. Discriminer les tissus pathologiques des tissus sains sur des critères d'élasticité nécessite une grande précision d'estimation du mouvement. Pour cela, nous proposons une méthode 2-D d'estimation du mouvement appliquée à des images radiofréquences dont la formation de voies est adaptée à l'imagerie du mouvement. Notre méthode travaille avec quatre images de phase, construites en utilisant des signaux analytiques multidimensionnels. Cette approche originale nous a permis de proposer une solution analytique à l'estimation locale des déplacements. Notre méthode s'avère plus performante que les approches classiques en terme de réduction d'erreur, de performances avec des images faiblement échantillonnées et de rapidité. Afin de prendre en compte la complexité des mouvements à estimer, engendrée par la diversité anatomique et par les spécificités de l'élastographie ultrasonore (compression des tissus exercée manuellement avec la sonde échographique), nous proposons d'utiliser un maillage déformable, régi par un modèle paramétrique bilinéaire. Une analyse spatio-temporelle du mouvement nous permet d'étendre cette méthode à l'estimation du déplacement dans des séquences d'images et de proposer une nouvelle carte paramétrique adaptée à la visualisation des tumeurs thyroïdiennes.

Identiferoai:union.ndltd.org:CCSD/oai:tel.archives-ouvertes.fr:tel-00473958
Date10 September 2008
CreatorsBasarab, Adrian
PublisherINSA de Lyon
Source SetsCCSD theses-EN-ligne, France
LanguageFrench
Detected LanguageFrench
TypePhD thesis

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