Une approche située, coopérative et décentralisée pour l'interprétation d'images cérébrales par RMN

par Nathalie Richard

Thèse de doctorat en Imagerie, vision, robotique

Sous la direction de Michel Dojat et de Catherine Garbay.

Soutenue en 2004

à Grenoble, INPG .

    mots clés mots clés


  • Résumé

    La segmentation des images IRM cérébrales en tissus est une tâche complexe du fait de la présence de bruit, d'hétérogénéités d'intensité et de l'effet de volume partiel. Dans cette thèse nous proposons d'introduire différents contextes de segmentation, situés dans l'image, à l'intérieur desquels sont mis en œuvre des processus distribués d'interprétation. Ces processus vont estimer localement les paramètres des modèles d'intensité, et coopérer pour vérifier dans leur voisinage la cohérence des modèles et pour étiqueter l'image. Le contrôle, c'est à dire l'ensemble des mécanismes de décision permettant le déclenchement d'un traitement local à un instant donné, est par ailleurs décentralisé à l'intérieur de chaque contexte, l'objectif étant de construire des systèmes opportunistes et rapides. Pour implémenter ces processus, le paradigme "multi-agents" est utilisé. Deux systèmes sont proposés, dont le fonctionnement est validé sur des images synthétiques fournies par le Montreal Neurological Institute et illustré sur des images réelles.


  • Pas de résumé disponible.

  • Titre traduit

    A situated, cooperative and decentralized approach for MR Brain scan interpretation


  • Résumé

    MR Brain scan segmentation into tissues is a difficult task because of the presence of noise, intensity inhomogeneities and partial volume effect. In the context of this work we propose to introduce several segmentation contexts distributed inside the image, where distributed interpretation processes are launched. These processes estimate locally intensity model parameters, and cooperate to check model parameters consistency using models from their neighbourhood, and to label the image. Control mechanisms, to allow deciding when local treatments have to be launched, are in addition decentralised inside each context in order to build fast and opportunist systems. The distributed processes are implemented using the multi-agents paradigm. Two systems were developed, which have been validated on synthetic data provided by the Montreal Neurological Institute and on a set of real images.

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Informations

  • Détails : 253 p.
  • Notes : Publication autorisée par le jury
  • Annexes : Bibliogr. p. 243-253

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  • Bibliothèque : Service interétablissements de Documentation (Saint-Martin d'Hères, Isère). Bibliothèque universitaire de Sciences.
  • Non disponible pour le PEB
  • Cote : TS04/INPG/0079
  • Bibliothèque : Service interétablissements de Documentation (Saint-Martin d'Hères, Isère). Bibliothèque universitaire de Sciences.
  • Disponible pour le PEB
  • Cote : TS04/INPG/0079/D
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