Traitement d'images de radiographie à faible dose : Débruitage et rehaussement de contraste conjoints et détection automatique de points de repère anatomiques pour l'estimation de la qualité des images
Auteur / Autrice : | Paolo Irrera |
Direction : | Isabelle Bloch, Maurice Delplanque |
Type : | Thèse de doctorat |
Discipline(s) : | Signal et images |
Date : | Soutenance le 17/06/2015 |
Etablissement(s) : | Paris, ENST |
Ecole(s) doctorale(s) : | École doctorale Informatique, télécommunications et électronique de Paris |
Partenaire(s) de recherche : | Laboratoire : Laboratoire Traitement et communication de l'information (Paris ; 2003-....) |
Jury : | Président / Présidente : Jalal Fadili |
Examinateurs / Examinatrices : Antoine Feydy | |
Rapporteurs / Rapporteuses : Laure Blanc-Féraud, Michel Desvignes |
Mots clés
Résumé
Nos travaux portent sur la réduction de la dose de rayonnement lors d'examens réalisés avec le Système de radiologie EOS. Deux approches complémentaires sont étudiées. Dans un premier temps, nous proposons une méthode de débruitage et de rehaussement de contraste conjoints pour optimiser le compromis entre la qualité des images et la dose de rayons X. Nous étendons le filtre à moyennes non locales pour restaurer les images EOS. Nous étudions ensuite comment combiner ce filtre à une méthode de rehaussement de contraste multi-échelles. La qualité des images cliniques est optimisée grâce à des fonctions limitant l'augmentation du bruit selon la quantité d’information locale redondante captée par le filtre. Dans un deuxième temps, nous estimons des indices d’exposition (EI) sur les images EOS afin de donner aux utilisateurs un retour immédiat sur la qualité de l'image acquise. Nous proposons ainsi une méthode reposant sur la détection de points de repère qui, grâce à l'exploitation de la redondance de mesures locales, est plus robuste à la présence de données aberrantes que les méthodes existantes. En conclusion, la méthode de débruitage et de rehaussement de contraste conjoints donne des meilleurs résultats que ceux obtenus par un algorithme exploité en routine clinique. La qualité des images EOS peut être quantifiée de manière robuste par des indices calculés automatiquement. Étant donnée la cohérence des mesures sur des images de pré-affichage, ces indices pourraient être utilisés en entrée d'un système de gestion automatique des expositions.