Caractérisation de la dynamique des déformations de contours. Application à l’imagerie pelvienne
Auteur / Autrice : | Mehdi Rahim |
Direction : | Rémy Bulot, Nicolas Pirró, Marc-Emmanuel Bellemare |
Type : | Thèse de doctorat |
Discipline(s) : | Informatique |
Date : | Soutenance le 19/12/2012 |
Etablissement(s) : | Aix-Marseille |
Ecole(s) doctorale(s) : | Ecole doctorale Mathématiques et Informatique de Marseille (Marseille ; 1994-....) |
Jury : | Examinateurs / Examinatrices : Christian Roux, Joan Alexis Glaunès |
Rapporteurs / Rapporteuses : Su Ruan, Patrick Clarysse |
Mots clés
Résumé
Cette thèse présente une méthodologie appliquée à la caractérisation de la dynamique de structures déformables sur des séquences temporelles (2D+t). Des indicateurs sont proposés pour estimer la mobilité de formes non-rigides, à partir de leurs contours. Deux approches complémentaires sont développées: En premier lieu, les descripteurs de forme sont utilisés pour quantifier les déformations globales des formes, et pour estimer des repères géométriques spécifiques. La deuxième approche repose sur l'appariement difféomorphique pour déterminer une paramétrisation unifiée des formes, afin de décrire les déformations. Une évaluation permet d'apprécier la qualité des indicateurs en termes de coût algorithmique, de robustesse face aux données altérées, et de capacité à différencier deux séquences.Cette approche de caractérisation est appliquée à des séquences IRM dynamiques de la cavité pelvienne, où les principaux organes pelviens (vessie, utérus-vagin, rectum) ont une grande variabilité morphologique, ils se déplacent et se déforment. Cette caractérisation est validée dans le cadre de deux applications. L'analyse statistique effectuée sur un ensemble de séquences permet de mettre en évidence des comportements caractéristiques des organes, d'identifier des références anatomiquement significatives, et d'aider à l'interprétation des diagnostics des organes. Aussi, dans le contexte de la réalisation d'une modélisation de la dynamique pelvienne patiente-spécifique, la caractérisation vise à évaluer quantitativement la précision de la modélisation, en utilisant l'IRM dynamique comme vérité-terrain. Ainsi, elle apporte des indications sur la correction des paramètres du modèle.