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Thèse soutenue

Segmentation d'images multidimensionnelles d'IRM cardiaque pour l'étude du comportement dynamique et la reconstruction 3D du cœur

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Auteur / Autrice : Hamid Abrishami-Moghaddam
Direction : Jean-François Lerallut
Type : Thèse de doctorat
Discipline(s) : Génie biomédical
Date : Soutenance en 1998
Etablissement(s) : Compiègne
Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale 71, Sciences pour l'ingénieur (Compiègne)

Résumé

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Le travail présenté dans ce mémoire est une composante d'un système informatique pour l'analyse de la fonction cardiaque chez l'enfant. L'objectif principal de cette étude est de développer une structure pour l'estimation de la forme volumique, du mouvement et des malformations des cavités cardiaques à partir des données multidimensionnelles d'IRM cardiaque. Nous nous sommes intéressés à définir un protocole d'exploration rapide adapté à l'analyse et à la reconstruction tridimensionnelle du cœur. Pour tenir compte de l'ambigüité des informations de l'image, nous proposons un algorithme de segmentation basé sur la théorie de connexité floue. Nous définissons les notions de voisinage, d'affinité, de connexité et d'objet flous. L'algorithme d'extraction d'objets flous permet d'attribuer un degré de connexité à chaque point de l'image en fonction des informations fournies comme les niveaux de gris, la distance ou le mouvement de l'objet. La segmentation s'effectue à partir des degrés de connexité qui sont calculés de façon efficace par la technique de programmation dynamique. Nous proposons ensuite un algorithme basé sur le modèle du contour actif, et une technique de propagation spatio-temporelle des contours afin d'extraire la surface ventriculaire gauche. L'évaluation quantitative et qualitative des résultats de la méthode par comparaison aux tracés manuels de contours ne montre pas de différences significatives. L'application de la méthode à une image de variance calculée à partir des données multiphases permet d'estimer la surface externe du cœur. Afin de diminuer les erreurs introduites par les méthodes courantes d'interpolation basées sur la scène, une méthode d'interpolation basée sur la forme est généralisée pour les images quatre dimensionnelles en niveaux de gris. Nous démontrons une amélioration significative des résultats obtenus par rapport aux résultats de la méthode linéaire. L'ensemble des algorithmes développés dans le cadre de ce travail, permet de segmenter de façon semi-automatique les images multicoupes-multiphases d'IRM cardiaque. Les résultats obtenus démontrent l'efficacité de ces techniques en terme de détection des informations représentants le cœur, et de suppression des points de bruit et des structures environnantes. Les développements effectués sont intégrés au logiciel 3DVIEWNIX de l'université de Pennsylvanie, sur une station Silicon Graphics.