Segmentation des structures internes du cerveau en imagerie par résonance magnétique tridimensionnelle

par Thierry Géraud

Thèse de doctorat en Sciences biologiques et fondamentales appliquées. Psychologie

Sous la direction de Henri Maître.

Soutenue en 1998

à Paris, ENST .

    mots clés mots clés


  • Résumé

    Pour l'observation neurologique, le caractère in vivo des systèmes d'imagerie est attrayant, ce qui explique que les images du cerveau sont maintenant un outil classique de la pratique clinique et de la recherche. Le type d'imagerie par excellence de l'anatomie cérébrale est l'imagerie par résonance magnétique (IRM), et un des principaux enjeux du traiteur d'images est la segmentation automatique des structures cérébrales, sujet de notre travail de thèse. A la clef, le nombre d'applications de la segmentation est important : réalisation de mesures morpho métriques, détection de pathologies, planification d'une opération chirurgicale, obtention d'une référence anatomique pour des études fonctionnelles, etc. L'apport de méthodes de reconnaissance de formes a la classification des différentes matières cérébrales, à partir des seuls niveaux radiométriques des images, comporte certaines limites. Même si elles sont supervisées, ces méthodes ne permettent pas de distinguer facilement différentes classes au sein de la substance grise. Lorsqu'elles sont automatiques, leur utilisation doit s'inscrire dans une procédure empirique afin de garantir un résultat robuste, et doit être restreinte à des régions d'intérêt pour que ce résultat soit véritablement pertinent. Ces méthodes ne respectant que partiellement la cohérence spatiale des classes dans l'image, nous traitons l'introduction d'informations contextuelles avec des formalismes mathématiques différents. A l'aide d'une régularisation spatiale markovienne tout d'abord, nous montrons que des termes d'énergie de localisation permettent de séparer deux classes de substance grise : le cortex et les noyaux centraux. A l'aide de morphologie mathématique ensuite, nous présentons un ensemble de procédures pour le traitement de divers objets cérébraux ; en particulier, la procédure de segmentation de l'encéphale est robuste et reproductible, et nous obtenons des marqueurs individuels pour les ventricules latéraux, les noyaux caudés, les putamens, et les thalami. Enfin, nous proposons une méthode contextuelle d'estimation des caractéristiques des tissus purs, à partir d'une segmentation grossière. Notre dernière contribution est de proposer une procédure de reconnaissance progressive, guidée par un atlas. L'originalité de cette procédure est multiple. D'une part, elle prend en compte des informations structurelles sous la forme de contraintes spatiales flexibles, dont le formalisme s'appuie sur la théorie des ensembles flous et de la fusion d'informations. Les méthodes de segmentation présentées précédemment sont alors utilisées non plus globalement, mais conditionnellement a une région d'intérêt de limites imprécises. D'autre part, le calcul de la correspondance entre volume IRM et atlas que nous proposons permet d'inférer un champ de déformation discret, respectant des contraintes sur la surface des objets. Enfin, le caractère séquentiel de la procédure permet de s'appuyer sur la connaissance des objets déjà segmentes pour accéder a des objets dont l'obtention est a priori de plus en plus difficile. Les premiers résultats sont très prometteurs : le ventricule latéral, le noyau caude, le putamen, et les troisième et quatrième ventricules (à notre connaissance, jamais segmentes automatiquement), sont correctement reconnus. Il reste encore à valider notre procédure sur un jeu d'acquisitions variées.


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  • Détails : 1 vol. (48 p.)
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