Thèse soutenue

Approches multi-atlas fondées sur l'appariement de blocs de voxels pour la segmentation et la synthèse d'images par résonance magnétique de tumeurs cérébrales
FR  |  
EN
Accès à la thèse
Auteur / Autrice : Nicolas Cordier
Direction : Hervé DelingetteNicholas Ayache
Type : Thèse de doctorat
Discipline(s) : Automatique, traitement du signal et des images
Date : Soutenance le 02/12/2015
Etablissement(s) : Nice
Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Sciences et technologies de l'information et de la communication (Sophia Antipolis, Alpes-Maritimes)
Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Institut national de recherche en informatique et en automatique (France). Unité de recherche (Sophia Antipolis, Alpes-Maritimes) - Analysis and Simulation of Biomedical Images
Jury : Président / Présidente : Christian Barillot
Examinateurs / Examinatrices : Hervé Delingette, Nicholas Ayache, Christian Barillot, Isabelle Bloch, François Rousseau, Bjoern Menze
Rapporteurs / Rapporteuses : Isabelle Bloch, François Rousseau

Résumé

FR  |  
EN

Cette thèse s'intéresse au développement de méthodes automatiques pour la segmentation et la synthèse d'images par résonance magnétique de tumeurs cérébrales. La principale perspective clinique de la segmentation des gliomes est le suivi de la vitesse d'expansion diamétrique dans le but d'adapter les solutions thérapeutiques. A cette fin, la thèse formalise au moyen de modèles graphiques probabilistes des approches de segmentation multi-atlas fondées sur l'appariement de blocs de voxels. Un premier modèle probabiliste prolonge à la segmentation automatique de régions cérébrales pathologiques les approches multi-atlas classiques de segmentation de structures anatomiques. Une approximation de l'étape de marginalisation remplace la notion de fenêtre de recherche locale par un tamisage par atlas et par étiquette. Un modèle de détection de gliomes fondé sur un a priori spatial et des critères de pré-sélection de blocs de voxels permettent d'obtenir des temps de calcul compétitifs malgré un appariement non local. Ce travail est validé et comparé à l'état de l'art sur des bases de données publiques. Un second modèle probabiliste, symétrique au modèle de segmentation, simule des images par résonance magnétique de cas pathologiques, à partir d'une unique segmentation. Une heuristique permet d'estimer le maximum a posteriori et l'incertitude du modèle de synthèse d'image. Un appariement itératif des blocs de voxels renforce la cohérence spatiale des images simulées. Le réalisme des images simulées est évalué avec de vraies IRM et des simulations de l'état de l'art. Le raccordement d'un modèle de croissance de tumeur permet de créer des bases d'images annotées synthétiques.