Filtrage, topologie et mise en correspondance d'images médicales multidimensionnelles

par Grégoire Malandain

Thèse de doctorat en Génie des systèmes

Sous la direction de Nicholas Ayache.


  • Résumé

    Nous proposons des nouveaux filtres permettant d'estimer les dérivées jusqu'à l'ordre 3 d'une image. Ces filtres sont linéaires, séparables et peuvent être mis en œuvre récursivement. Nous montrons ensuite comment définir, en dimension quelconque, des connexités discrètes coïncidant avec la connexité réelle pour une partition donnée de l'espace. Nous proposons ensuite une classification topologique des points d'un objet discret 3D à l'aide de deux nombres de composantes connexes calculés dans un voisinage. Cela nous conduit à une nouvelle caractérisation des points simples en 3D. Cette classification est utilisée pour obtenir une segmentation topologique en surfaces simples d'un objet complexe à l'aide de la morphologie mathématique. Celle-ci peut aussi être utilisée dans un algorithme de segmentation quasi-automatique du cerveau. Enfin, nous proposons un nouvel algorithme de mise en correspondance d'objets 3D utilisant le principe fondamental de la dynamique

  • Titre traduit

    Filtering, topology and registering multidimensional medical images


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Informations

  • Détails : 1 vol. (VI-182 p.)
  • Notes : Publication autorisée par le jury
  • Annexes : Bibliogr.110 réf.

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  • Non disponible pour le PEB
  • Cote : TH 54381
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