Methodes de segmentation bidimensionnelles et tridimensionnelles appliquees a l'imagerie odontologique et biomedicale

par CHANTAL REVOL-MULLER

Thèse de doctorat en Sciences médicales

Sous la direction de M. JOURLIN.

Soutenue en 1996

à SAINT ETIENNE .

    mots clés mots clés


  • Résumé

    Cette these a ete effectuee au laboratoire d'image, signal et acoustique de cpe lyon sous la direction de monsieur m. Jourlin. Elle a pour but d'etudier et de mettre en uvre de nouvelles techniques de segmentation bidimensionnelles et tridimensionnelles en vue de l'application dentaire. Elle se compose de deux chapitres. Le premier chapitre presente le contexte de notre travail, c'est-a-dire l'imagerie dentaire. Nous etudions dans un premier temps les systemes d'acquisition dont nous disposons (scanner x et morphometre), et les differents types d'images associes. Puis, nous faisons le point sur les techniques de traitement d'images couramment utilisees par les applications odontologiques. Apres avoir expose les raisons pour lesquelles les besoins des chirurgiens-dentistes n'etaient pas entierement satisfaits par les techniques existantes, nous terminons ce chapitre sur la necessite de mettre en uvre de nouveaux traitements tels que la segmentation. Le deuxieme chapitre est entierement consacre a la segmentation. Deux approches sont etudiees: par contour et par region. La premiere approche fait l'objet d'une partie dans laquelle deux types de techniques sont envisages: le filtrage et les contours actifs. La seconde approche est traitee en deux parties separees, l'une portant sur la classification et l'autre sur la croissance de region. Des techniques nouvelles sont presentees telles que le multiseuillage par poids de frontieres ou la classification mixte qui est une combinaison des nuees dynamiques multidimensionnelles et de la classification ascendante hierarchique (cette technique prend en compte l'information spatiale et l'information des niveaux de gris). Nous terminons ce chapitre par la presentation d'un nouvel algorithme de croissance de region qui presente l'originalite de pouvoir segmenter des objets non-connexes a partir d'un seul germe avec de meilleures performances que les algorithmes classiques


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Informations

  • Détails : 257 P.
  • Annexes : 86 REF.

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