Analyse automatique de la qualité des images issues de détecteurs plats à rayons X

Automatic analysis of quality of images from X-ray digital flat detectors

• Auteur / Autrice : Yann Le Meur
• Direction : Jocelyn Chanussot, Jean-Michel Vignolle
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Signal, image, parole, télécoms
• Date : Soutenance en 2009
• Etablissement(s) : Grenoble INPG
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Grenoble Images parole signal automatique (2007-....)

Mots clés

Mots clés contrôlés

Imagerie médicale

Qualité -- Contrôle

Détection de défaut (ingénierie)

Résumé

Durant les dix dernières années, l'imagerie médicale a profité pleinement de l'essor technologique des techniques d'imagerie numérique. Dans le domaine de la radiographie X, les nouveaux détecteurs, possédant un encombrement réduit et une meilleure sensibilité, détrônent progressivement les anciennes techniques à film ou à tube. Cette thèse, préparée en partenariat avec l'entreprise Trixell, leader mondial des détecteurs plats pour radiographie médicale, traite du contrôle qualité des images issues de ces détecteurs. L'exigence du domaine médical impose un contrôle strict des défauts pouvant apparaître sur les images. Cette thèse est donc axée sur la conception d'une chaîne complète d'analyse de la qualité des images issues des détecteurs numériques. Un éclairage particulier est donné à la détection des défauts, parfois peu visibles, à l'aide de techniques de détection adaptées à notre contexte de défauts spatialement corrélés dans un fort bruit de fond.

Since last decade, medical imaging has grown up with the development of new digital imaging techniques. In the field of X-ray radiography, new detectors replace progressively older techniques, based on film or x-ray intensifiers. These digital detectors offer a higher sensibility and reduced overall dimensions. This PhD thesis has been prepared with Trixell, the world leading company in flat detectors for medical radiography. It deals with quality control on digital images stemming from these detectors. High quality standards of medical imaging impose a close analysis of the defects that can appear on the images. This PhD thesis describes a complete process for quality analysis of such images. A particular focus is given on the detection task of the defects, thanks to methods well adapted to our context of spatially correlated defects in noise background.