Analyse d'images échographiques de loesophage, reconstruction 3D et interprétation

par Renaud Debon

Thèse de doctorat en Traitement du signal et télécommunications

Sous la direction de Bassel Solaiman.

Soutenue en 2005

à Rennes 1 .


  • Résumé

    Ce travail concerne l'évaluation des approches orientées « système à base de connaissances » pour l'interprétation des images médicales, en application à l'échoendoscopie oesophagienne et le développement d'un système d'aide au « staging » des tumeurs. Il est montré comment les approches intelligentes (systèmes experts et fusion d'information) peuvent permettre de rationaliser l'utilisation de l'ensemble de connaissances à priori. L'extraction pertinente de structures anatomiques, dans notre cas, la structure oesophagienne, devient une application naturelle de l'ingénierie des connaissances. Cette extraction s'appuie sur une segmentation des images. La robustesse requise pour ces algorithmes impose le développement d'architectures avancées de traitement permettant de compenser le faible contenu numérique de ces images. Trois exemples concrets sont détaillés : l'extraction 2D de l'interface oesophagienne interne, l'extraction 3D des interfaces oesophagiennes et , le suivi spatial avec la reconstruction 3D de l'artère aorte. Les connaissances sont représentées par des modèles statiques ou dynamiques (modèles flous, géométriques ou évidentiels). Nous avons examiné une approche qui exploite la complémentarité des probabilités et de la logique floue pour obtenir une représentation « fidèle » des connaissances à priori. Modèles flous et réalité statistique sont mis en adéquation dans une base d'apprentissage. Il est montré comment toutes ces composantes peuvent être intégrées dans une architecture cohérente et hiérarchiquement organisée.

  • Titre traduit

    Analysis of esophagus echographic images 3D reconstruction and interpretation


  • Résumé

    This work concerns the approach evaluations, which are oriented « knowledge based system » for medical images interpretation applied to esophagus echoendoscopy and the development of aid system for tumor staging. It's shown how the intelligent approaches (expert system and information fusion) can allow rationalizing the using of a priori knowledge. The pertinent extraction of anatomic structures, in our case, esophagus structure, becomes a natural application in the knowledge engineering. This extraction is based on the image segmentation. The required robustness for these algorithms impose the advanced architectures development allowing the compensation of low numerical content of these images. Three concrete examples are detailed : 2D extraction of the esophagus' interface, 3D extraction of the esophagus' interfaces and spatial following with 3D reconstruction of the aorta. Knowledge is represented by static or dynamical model (fuzzy, geometric or evidential models). The approach using the complementarities of probabilities and fuzzy logic to obtain presentation « exact » of knowledge a priori. Fuzzy models and statistic reality are synchronized by a knowledge base. It's shown that all components can be integrated in a coherent architecture hierarchically organized.

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La version de soutenance existe sous forme papier

Informations

  • Détails : 1 vol. (241 p.)
  • Notes : Publication autorisée par le jury
  • Annexes : Bibliogr., 5 p.

Où se trouve cette thèse ?

  • Bibliothèque : Université de Rennes I. Service commun de la documentation. Section sciences et philosophie.
  • Disponible pour le PEB
  • Cote : TA RENNES 2005/196
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