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Restauration échographique multi-vues appliquée à l'imagerie 3D du sein et du coeur

Restauration Echographique Multi-vues appliquée à l'Imagerie 3D du Sein et du Cœur Nous présentons dans cette thèse de nouvelles techniques pour l'amélioration de la qualité d'images ultrasonores tridimensionnelles. L'échographie est l'une des technologies les plus utilisées en imagerie médicale, car elle est non-invasive, temps réel et relativement peu coûteuse. Cependant, elle a des inconvénients, comme la présence de speckle, une faible résolution spatiale et la dépendance de l'angle d'acquisition. La technique de combinaison spatiale (en anglais spatial compounding), qui consiste à combiner des images selon différents points de vue, a démontré qu'elle permettait de réduire le niveau de speckle. Nous proposons d'étendre cette technique afin améliorer également la résolution spatiale et la dépendance de l'angle d'acquisition. Nous proposons deux nouvelles approches : (i) une déconvolution multi-vues, consistant à résoudre le problème inverse où l'on suppose que chaque acquisition est une version dégradée du tissu original, et on recherche l'image la plus vraisemblable, et (ii) une fusion multi-vues, où l'on construit un volume à partir des caractéristiques présentes dans chaque acquisition. Nous appliquons ces méthodes sur l'imagerie 3D du sein et du cœur. L'obtention des volumes 3D du sein reste un défi, entre autres parce que la résolution est limitée dans le plan d'élévation. Les méthodes proposées permettent de résoudre ces problèmes. De nouvelles sondes en temps-réel et 3D pour l'imagerie du cœur ont été récemment introduites sur le marché. La combinaison par nos méthodes des acquisitions à travers différentes fenêtres acoustiques permet d'augmenter le champ de vue, le contraste des parois et le rapport signal sur bruit.

Identiferoai:union.ndltd.org:CCSD/oai:pastel.archives-ouvertes.fr:pastel-00002462
Date21 March 2006
CreatorsSoler, Pau
PublisherTélécom ParisTech
Source SetsCCSD theses-EN-ligne, France
Detected LanguageFrench
TypePhD thesis

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