La segmentation fiable et précise des volumes anatomiques (normaux ou pathologiques) issus des systèmes d'imagerie reste un objectif important en traitement de l'information médicale car elle constitue le premier maillon de la chaîne d'analyse aboutissant à l'aide au diagnostic par l'étude de la morphologie des structures internes, à la détection et à la quantification de lésion. La segmentation est une étape délicate et difficile, en particulier pour les images IRM, pour lesquelles elle est principalement réalisée manuellement lorsqu'il y a des contraintes fortes de précision. Dans ce contexte, l'objectif de cette thèse est le filtrage des images IRM des structures osseuses articulaires du corps humain, en vue d'une aide efficace et précise à la segmentation. Une première contribution concerne le développement d'une méthode itérative de filtrage 3D anisotrope robuste. Elle permet de diffuser l'intensité des voxels selon leur appartenance à deux populations : forte diffusion pour les voxels situés à l'intérieur de régions homogènes afin de réduire le bruit, tout en empêchant cette diffusion de traverser les zones de transition (surfaces). Une comparaison rigoureuse de plusieurs fonctions d'arrêt de cette diffusion a été réalisée afin d'insérer, dans le modèle itératif, la fonction la plus pertinente. Le paramètre seuil partageant ces deux populations a été estimé de manière originale et efficace au regard de l'état de l'art. Ce schéma original de diffusion a été confronté aux méthodes de propagation de fronts. L'identification de ces deux modèles, actuellement dissociés dans la littérature, a permis de fusionner les deux approches en un schéma complet de diffusion anisotrope régie par propagation de fronts. Cette formulation a permis de contrer les désavantages de chacune des approches, à savoir i) la difficulté d'arrêter les schémas itératifs de diffusion, ii) la difficulté de mise en oeuvre des approches " level-sets " vis-à-vis des temps de calcul prohibitifs. Le schéma itératif proposé combine quatre termes liés à la diffusion, au contraste, aux données initiales et à la géométrie locale. En particulier, nous avons montré l'importance du "terme géométrique" qui remédie aux problèmes des discontinuités des contours après le filtrage. Une application sur données IRM d'articulations d'épaule, de hanche et de genou est présentée dans la partie test et validation. Les résultats sont quantifiés à l'aide de deux fonctions d'évaluation en contours et en régions. Elles démontrent une robustesse et une précision du modèle proposé dans l'élimination du bruit et la préservation des contours.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:CCSD/oai:tel.archives-ouvertes.fr:tel-00956465 |
| Date | 17 April 2013 |
| Creators | RAGOUBI HOR, Refka |
| Source Sets | CCSD theses-EN-ligne, France |
| Language | French |
| Detected Language | French |
| Type | PhD thesis |
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