L'objectif de cette thèse est d'analyser une base de données d'images de résonance magnétique (IRM) cérébrales de patients atteints de sclérose en plaques (SEP). Dans ce but, deux marqueurs ont été choisis (la charge lésionnelle et l'atrophie). Ceux-ci peuvent être évalués manuellement. Cependant, ces mesures sont fastidieuses et sujettes à une grande variabilité intra et inter experts. L'enjeu de cette thèse est donc de les automatiser. Cette automatisation commence par l'amélioration et la proposition de nouveaux algorithmes semi-automatiques. Ceux-ci permettent d'obtenir plus rapidement et de manière contrôlée par l'expert des mesures de référence. De nouvelles méthodes automatiques ont aussi été proposées. Une chaîne de traitement visant à segmenter les différents compartiments (substance blanche, substance grise et liquide céphalo-rachidien) a été mise en place. Les segmentations produites par cette chaîne ont été utilisées pour calculer automatiquement un seuil à appliquer sur une séquence IRM pour obtenir une segmentation des lésions. Cette approche est reprise de la littérature mais deux nouvelles versions en sont ici proposées. La première segmente les lésions du cortex, la seconde celles du cervelet. Enfin, les segmentations obtenues par la chaîne de traitement sont utilisées pour calculer la fraction parenchymateuse cérébrale et ainsi évaluer l'atrophie. Ces méthodes ont été comparées aux autres méthodes automatiques existantes et disponibles sur internet ainsi qu'aux mesures de référence obtenues par un expert. À partir de ces travaux, la base de données a été analysée. Les algorithmes développés ont été implémentés dans un nouveau logiciel : SepINRIA.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:CCSD/oai:tel.archives-ouvertes.fr:tel-00635295 |
| Date | 21 January 2009 |
| Creators | Souplet, Jean-Christophe |
| Publisher | Université de Nice Sophia-Antipolis |
| Source Sets | CCSD theses-EN-ligne, France |
| Language | French |
| Detected Language | French |
| Type | PhD thesis |
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