Recalage d'atlas bidimensionnel sur des images cérébrales

par Cécile Sorlie

Thèse de doctorat en Génie Biologique et Médical

Sous la direction de Jacques Pernier.


  • Résumé

    La tomographie par émission de positrons met en évidence des régions cérébrales activées par des processus fonctionnels du cerveau chez l'homme. La faible résolution spatiale de cette technique ne permet pas une localisation précise des structures anatomiques impliquées. Une méthode de superposition spatiale de cette technique ne permet pas une localisation d'images TEP et RM a donc été développé. Par ailleurs, un atlas a été numérisé à partir de l'atlas de Talairach classiquement utilisé. Une méthode de déformation permet de le personnaliser en s'appuyant sur des images RM. Elle comporte un premier recalage global utilisant le système proportionnel de Talairach. Puis, un recalage plus fin de l'atlas est effectué. Il fait appel à la détermination d'un ensemble de points caractéristiques homologues présents dans l'atlas et dans l'image RM. Des vecteurs de déplacements relient ces points homologues ? Ces vecteurs sont ensuite interpolés grâce à des fonction splines bidimensionnelles. La déformation ainsi calculée est appliquée à tous les points de l'atlas. Une évaluation de cette méthode de recalage à été effectuée. L'influence du choix des amers a d'abord été testée. Puis, les résultats ont été comparés à ceux de la méthode globale, choisie comme méthode de référence. Les avantages présentés par la méthode de recalage fin apparaissent très clairement. Ils constitueront certainement un outil très appréciable dans l'interprétation fine des images TEP

  • Titre traduit

    = Matching of 20-Computerized Atlas to Brain Images


  • Résumé

    Positron emission tomography (PET) provides functional parameters on a region basis in the human brain. However, PET images are limited in their ability to yield accurate anatomical information because of their poor spatial resolution has been developped ta superimpose MR images on PET images. A digitt zed atlas of the human brain has been created from the well-known Talairach's atlas. A matching algorithm has been designed to individualized this atlas using Mr images. This method uses first, a global registration based on the proportional deformation system of Talairach. Then, a fine, local registration is performed using a deformation function based on a set of homologous landmarks on bath images (MR and atlas). Displacements vectors are computed between each corresponding landmark. These vectors are interpolated by thin-plate splines, generating a local uowarping functioo defined on the whole image. This function can then be a lied on an structure of the atlas. An evaluation of the matching procedure has been performed. First, the influence of the choies of the landmarks has been evaluated for the fine registration method. The latter has been then compared to the global registration method considered as a classifical reference method. The results clearly show the advantages of thes fine registration approach which could provide a valuable tool for a strucutre based irterpretatioo of FET images.

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Informations

  • Détails : 1 vol. (154 p.)
  • Notes : Publication autorisée par le jury
  • Annexes : Bibliogr.

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  • Bibliothèque : Institut national des sciences appliquées (Villeurbanne, Rhône). Service Commun de la Documentation Doc'INSA.
  • Disponible pour le PEB
  • Cote : C.83(1511)
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