Nouveaux modèles de chemins minimaux pour l'extraction de structures tubulaires et la segmentation d'images

New Minimal Path Model for Tubular Extraction and Image Segmentation

• Auteur / Autrice : Da Chen
• Direction : Laurent David Cohen
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Mathématiques appliquées
• Date : Soutenance le 27/09/2016
• Etablissement(s) : Paris Sciences et Lettres (ComUE)
• Ecole(s) doctorale(s) : Ecole doctorale SDOSE (Paris)
• Partenaire(s) de recherche : Etablissement de préparation de la thèse : Université Paris Dauphine-PSL (1968-....)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Centre de recherche en mathématiques de la décision (Paris)
• Jury : Président / Présidente : Gabriel Peyré
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Gabriel Peyré, Ron Kimmel, Remco Duits, Grégoire Malandain, Roberto Ardon, Jean-Marie Mirebeau, Michel Paques
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Ron Kimmel, Remco Duits

Mots clés

Mots clés contrôlés

Théorie des graphes

Courbure

Finsler, Espaces de

Géométrie de Riemann

Euler, Équations d'

Tubes

Traitement d'images -- Techniques numériques

Équation iconale

Équations aux dérivées partielles

Géodésiques (mathématiques)

Mots clés libres

Chemin minimal

Géodésique

Équation différentielle partielle Eikonal

Segmentation d'images

Structure tubulaire segmentation

Contours actifs

Courbe de elastica Euler

Meric Riemann

Finsler métrique

Peine de courbure

Méthode de marche rapide

Minimal path

Geodesic

Eikonal partial differential equation

Image segmentation

Tubular structure segmentation

Active contours

Euler elastica curve

Riemannian meric

Finsler metric

Curvature penalty

Ast marching method

Résumé

Dans les domaines de l’imagerie médicale et de la vision par ordinateur, la segmentation joue un rôle crucial dans le but d’extraire les composantes intéressantes d’une image ou d’une séquence d’images. Elle est à l’intermédiaire entre le traitement d’images de bas niveau et les applications cliniques et celles de la vision par ordinateur de haut niveau. Ces applications de haut niveau peuvent inclure le diagnostic, la planification de la thérapie, la détection et la reconnaissance d'objet, etc. Parmi les méthodes de segmentation existantes, les courbes géodésiques minimales possèdent des avantages théoriques et pratiques importants tels que le minimum global de l’énergie géodésique et la méthode bien connue de Fast Marching pour obtenir une solution numérique. Dans cette thèse, nous nous concentrons sur les méthodes géodésiques basées sur l’équation aux dérivées partielles, l’équation Eikonale, afin d’étudier des méthodes précises, rapides et robustes, pour l’extraction de structures tubulaires et la segmentation d’image, en développant diverses métriques géodésiques locales pour des applications cliniques et la segmentation d’images en général.

In the fields of medical imaging and computer vision, segmentation plays a crucial role with the goal of separating the interesting components from one image or a sequence of image frames. It bridges the gaps between the low-level image processing and high level clinical and computer vision applications. Among the existing segmentation methods, minimal geodesics have important theoretical and practical advantages such as the global minimum of the geodesic energy and the well-established fast marching method for numerical solution. In this thesis, we focus on the Eikonal partial differential equation based geodesic methods to investigate accurate, fast and robust tubular structure extraction and image segmentation methods, by developing various local geodesic metrics for types of clinical and segmentation tasks. This thesis aims to applying different geodesic metrics based on the Eikonal framework to solve different image segmentation problems especially for tubularity segmentation and region-based active contours models, by making use of more information from the image feature and prior clinical knowledges. The designed geodesic metrics basically take advantages of the geodesic orientation or anisotropy, the image feature consistency, the geodesic curvature and the geodesic asymmetry property to deal with various difficulties suffered by the classical minimal geodesic models and the active contours models. The main contributions of this thesis lie at the deep study of the various geodesic metrics and their applications in medical imaging and image segmentation. Experiments on medical images and nature images show the effectiveness of the presented contributions.