Classification non exclusive pour le recalage d'images cérébrales multimodalités

Non exclusive clustering for multimodality brain registration

• Auteur / Autrice : Stéphane Cormier
• Direction : Léandre Pourcelot
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Sciences de l'ingénieur. Informatique
• Date : Soutenance en 2000
• Etablissement(s) : Tours

Mots clés

Mots clés contrôlés

Imagerie pour le diagnostic

Imagerie diagnostique

Résumé

Les trente dernières années ont connu un essor considérable des systèmes d'investigation médicaux et de l'imagerie médicale en particulier. De nouvelles modalités sont apparues et des techniques éprouvées se sont considérablement améliorées devenant plus précises et moins invasives. Dans ce contexte, les médecins utilisent bien souvent plusieurs de ces techniques pour remédier aux limitations intrinsèques de chacune d'entre elles. C'est pourquoi des méthodes de recalage ont été développées pour permettre la mise en correspondance et la fusion de ces diverses sources d'informations souvent complémentaires. Nous disposons de différentes modalités d'imagerie cérébrale d'un même patient décrivant d'une part l'anatomie (IRM) et d'autre part l'activité fonctionnelle (médecine nucléaire de type SPECT). Dans notre cas d'étude, l'ensemble de ces examens est réalisé sans aucun marqueur externe. L'objectif de ce travail est donc de recaler de façon rigide ces deux modalités en se basant sur les propriétés intrinsèques du cerveau et s'appliquant à des cas cliniques très difficiles non traités jusqu'à présent dans la littérature. C'est pourquoi dans une première étape nous décrivons notre méthode permettant de recaler des images sévèrement pathologiques présentant un manque d'information important. Nous exposons ensuite le cas d'images fonctionnelles de type neurotransmission présentant une fixation très diffuse ne permettant pas la détection a priori d'invariants utilisables pour le recalage. L'ensemble de notre méthode est basé sur la segmentation floue des images et la mise en œuvre d'un processus de détection possibiliste de forme accompagnée ou non d'une régularisation par diffusion anisotrope. Le recalage est ensuite réalisé en détectant des invariants d'orientation sur les deux modalités.