Segmentation par coupes de graphe avec a priori de forme. Application à l'IRM cardiaque

par Damien Grosgeorge

Thèse de doctorat en Physique

Sous la direction de Su Ruan.


  • Résumé

    Le contourage des ventricules cardiaques sur IRM est nécessaire à la détermination de la fonction contractile du coeur. Cette tâche est difficile, en particulier pour le ventricule droit (VD), due au flou aux frontières des cavités, aux irrégularités des intensités et à sa forme complexe et variable. Peu de travaux ont cependant été réalisés afin de résoudre cette problématique de segmentation. Dans ce but, nous avons proposé et développé deux méthodes de segmentation basées sur la méthode des coupes de graphe (GC), à laquelle nous avons incorporé des a priori de forme. La première méthode, semi-automatique, repose sur une carte d'a priori statistique créée à base d'Analyses en Composantes Principales et intégrée à la méthode des GC binaires. La seconde, automatique, permet la segmentation d'un ensemble d'objets par GC multi-labels à partir d'un modèle de forme probabiliste basé sur le recalage et la fusion d'atlas. Ces méthodes ont été évaluées sur une base importante d'IRM cardiaques, composée de 48 patients. Une comparaison aux méthodes de l'état de l'art pour cette application à travers le challenge de segmentation du VD MICCAI'12, que nous avons organisé, montre l'efficacité de nos méthodes.


  • Résumé

    Segmenting the cardiac ventricles on MR Images is required for cardiac function assessment. This task is difficult, especially for the right ventricle (RV), due to the fuzziness of the boundaries of the cavities, intensity irregularities and its complex and variable shape. This is probably one of the reasons why RV functional assessment has long been considered secondary compared to that of the left ventricle (LV), leaving the problem of RV segmentation wide open. For this purpose, we proposed and developed two segmentation methods based on graphcuts (GC), in which we have incorporated a shape prior. The first method, semi-automatic, is based on a statistical prior map build from a Principal Component Analysis, integrated in the GC. The second, automatic, enables multi-object segmentation from a probabilistic shape model based on the registration and the fusion of atlases. These methods have been evaluated on a large database of cardiac MRI, consisting of 48 patients. We have compared our methods with the state of the art methods for this application through the RV segmentation challenge MICCAI'12 we organized and have shown the effectiveness of our methods.

Autre version

Cette thèse a donné lieu à une publication en 2014 par [CCSD] [diffusion/distribution] à Villeurbanne

Segmentation par coupes de graphe avec a priori de forme. Application à l'IRM cardiaque

Consulter en bibliothèque

La version de soutenance existe sous forme papier

Informations

  • Détails : 1 vol. (153 p.)
  • Notes : Publication autorisée par le jury
  • Annexes : Bibliogr. 214 références

Où se trouve cette thèse ?

  • Bibliothèque : Université de Rouen. Service commun de la documentation. Section sciences site Madrillet.
  • Disponible pour le PEB
  • Cote : 14/ROUE/S013
Voir dans le Sudoc, catalogue collectif des bibliothèques de l'enseignement supérieur et de la recherche.