Segmentation de l'os cortical pour la prédiction des fractures ostéoporotiques. Application à l'imagerie in vivo (HRpQCT).
Auteur / Autrice : | Mohamed Hafri |
Direction : | Rachid Jennane, Eric Lespessailles |
Type : | Thèse de doctorat |
Discipline(s) : | Traitement du Signal et des Images |
Date : | Soutenance le 23/11/2017 |
Etablissement(s) : | Orléans |
Ecole(s) doctorale(s) : | École doctorale Santé, Sciences Biologiques et Chimie du Vivant (Centre-Val de Loire ; 2012-....) |
Partenaire(s) de recherche : | Laboratoire : Imagerie multimodale multiéchelle et modélisation du tissu osseux et articulaire (Orléans ; 2012-2022) |
Jury : | Président / Présidente : Eva Jakab-Toth |
Examinateurs / Examinatrices : Rachid Jennane, Eric Lespessailles, Eva Jakab-Toth, Hervé Delingette, Clovis Tauber, Julien Paccou | |
Rapporteurs / Rapporteuses : Hervé Delingette, Clovis Tauber |
Mots clés
Résumé
Cette thèse concerne la segmentation d’images HRpQCT et l’évaluation d’indices morphologiques de l’os cortical pour le diagnostic de l’ostéoporose et la prédiction des fractures osseuses. Dans un premier temps,deux méthodes sont proposées pour la segmentation de l’os cortical. La première utilise une nouvelle approche des contours actifs basée sur la logique floue suivie d’une nouvelle technique de remplissage développée pour imiter le comportement des opérateurs pour séparer l’os cortical de l’os trabéculaire. La deuxième approche est une technique 3D à double contours actifs combinant à la fois les informations locales le long et entre les deux contours. Les deux approches de segmentation sont comparées à celles de l’état de l’art afin de valider leurs performances. Dans un second temps, différents indices extraits de l’os cortical sont utilisés pour déterminer leur potentiel de prédiction des fractures ostéoporotiques. Les résultats obtenus montent que l’analyse globale de l’os cortical masque des variations potentiellement importantes.Par conséquent, une décomposition régionale de l’enveloppe corticale est proposée afin d’améliorer la prédiction du risque fracturaire.