Méthode des chemins minimaux appliquée à l'imagerie médicale : segmentation de structures tubulaires et de surfaces par anisotropie multi-échelle et par détection récursive de points clés

par Fethallah Benmansour

Thèse de doctorat en Sciences. Mathématiques appliquées

Sous la direction de Laurent David Cohen.

Soutenue en 2009

à l'Université Paris-Dauphine .


  • Résumé

    Dans cette thèse, nous avons utilisé et adapté la méthode des chemins minimaux pour la segmentation de structures tubulaires dans des images médicales, et pour la segmentation de surfaces fermées dans des images biomédicales. La méthode des chemins minimaux a été introduite pour minimiser globalement la fonctionnelle des contours actifs géodésiques. Dans un premier temps, nous revenons sur les modèles de contours actifs tout en présentant leurs variantes, et en discutant leurs avantages et inconvénients. Ensuite, nous nous attachons à détailler les aspects théoriques et numériques de la méthode des chemins minimaux dans les isotrope et anisotrope. Aussi, nous illustrons l'importance de la métrique et l'influence des paramètres sur le problème de raccourci. Dans un second temps, nous nous intéressons à la segmentation des structures tubulaires. Nous proposons un modèle de chemin minimal qui prend en compte l'épaisseur et la direction des artères. Pour construire une métrique anisotrope associée à ce modèle, nous introduisons une approche qui utilise une estimation des directions de l'artère. Dans un troisième temps, nous nous intéressons à l’extraction de surface. D'abord, nous introduisons une approche par propagation de front permettant de distribuer récursivement des point clés sur les objets d'intérêts. Ensuite, nous proposons une méthode pour extraire un patch de surface à partir d'un seul point, puis nous itérons cette méthode afin d'extraire une surface fermée. Finalement, nous proposons une autre approche globale qui utilise directement les interfaces englobant l'objet d'intérêt

  • Titre traduit

    Minimal path method applied to medical imaging : tubular structure and surface segmentation using multi-scaled anisotropy and recursive keypoints detection


  • Résumé

    In this thesis, we used and adapted the minimal path method to segment tubular structures in medical images, and to extract closed surfaces from biomedical images. The minimal path method has been introduced in order to minimize globally the geodesic active contour functional. In the first part of the manuscript, we recall the active contour models and their variants, and discuss their advantages and drawbacks. Then, we focus on the theoretical and numerical aspects of the minimal path method both in the classical isotropic case and the Riemannian anisotropic case. Also, we illustrate the importance of the metric and show how one can tune its parameters in order to overcome the shortcut issue. In the second part, we are interested in segmenting tubular structures. We propose a novel minimal path model that takes into account the vessel width and direction. We have chosen to exploit the tubular structure of the vessels one wants to extract to build an anisotropic metric giving higher speed on the center of the vessels and also when the minimal path tangent is coherent with the vessel’s direction. In the third part, the problem of surface extraction from 3D images is addressed. First, we introduce a front propagation approach to detect recursively keypoints on an object of interest. Then, we propose a method to extract a patch of surface from a single source point. In order to obtain a complete surface, this approach is iterated. Finally, we propose a global approach that takes benefit of the interfaces surrounding the object

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Informations

  • Détails : 1 vol. (184 p.)
  • Annexes : bibliogr. 196 ref.

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