Segmentation et visualisation d'images 3D : application par croissance de région à l'imagerie médicale dentaire

• Auteur / Autrice : Freddy Darsonville
• Direction : Michel Jourlin
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Sciences médicales
• Date : Soutenance en 1998
• Etablissement(s) : Saint-Etienne

Résumé

Ce mémoire est dédié à la segmentation et à la visualisation d'images médicales dentaires 3D. Notre cadre de travail étant celui des images non texturées à niveaux de gris, nous définissons la segmentation de données médicales comme étant l'extraction des éléments anatomiques intéressants pour le spécialiste. Partant du constat d'échec des techniques classiques de segmentation sur ce type d'images en raison du faible contraste et de la présence de flou, nous proposons deux approches parallèles : une première par segmentation directe suivant le principe de croissance de région, et une deuxième basée sur un prétraitement rendant ensuite efficaces les techniques classiques. Notre analyse du processus de croissance de région nous a permis de dégager deux stratégies d'agrégation des pixels ; une méthode supervisée, pilotée par des métriques qualifiant la distance entre un pixel et la région, et une méthode non supervisée qui s'autorise à remettre en cause des pixels précédemment agrégés en optimisant un critère d'homogénéité pour la région. Afin d'améliorer l'efficacité de toute technique de segmentation, nous avons parallèlement introduit deux algorithmes de prétraitement visant à rehausser les transitions et homogénéiser les régions de l'image. Le premier considère l'image comme une distribution statistique des niveaux de gris des pixels alors que le second utilise la représentation surfacique de la fonction de gris de l'image. Les excellents résultats obtenus tant sur les images scanner X médicales que sur des images de nature différente (scanner X dédiés aux matériaux, microscope confocal laser), mettent en évidence l'efficacité et l'adaptabilité des nouvelles techniques présentées. La visualisation des éléments anatomiques segmentés par rendu surfacique requiert une étape préliminaire de modélisation géométrique ; celle-ci utilise principalement des méthodes basées sur un maillage régulier de l'espace générant hélas un nombre important de facettes. Nous présentons un nouvel algorithme de décimation de facettes, dont l'erreur globale est contrôlée par une métrique de formes, assurant une accélération substantielle de la visualisation et une réduction importante du volume de données à stocker