Thèse soutenue

Apprentisage profond pour la super-résolution et la segmentation d'images médicales
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Auteur / Autrice : Chi-Hieu Pham
Direction : François Rousseau
Type : Thèse de doctorat
Discipline(s) : Signal, Image, Vision
Date : Soutenance le 20/12/2018
Etablissement(s) : Ecole nationale supérieure Mines-Télécom Atlantique Bretagne Pays de la Loire
Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Mathématiques et sciences et technologies de l'information et de la communication (Rennes)
Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Département lmage et Traitement Information - Laboratoire de traitement de l’information médicale (Brest, Finistère)
Jury : Président / Présidente : Valérie Burdin
Examinateurs / Examinatrices : François Rousseau, Su Ruan, Yue Min Zhu, Vincent Noblet, Ronan Fablet
Rapporteurs / Rapporteuses : Su Ruan, Yue Min Zhu

Résumé

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L'objectif de cette thèse est d'étudier le comportement de différentes représentations d'images, notamment apprentissage profond, dans le contexte d'application en imagerie médicale. Le but est de développer une méthode unifiée efficace pour les applications visées que sont la super résolution, la segmentation et la synthèse. La super-résolution est un procès d'estimation d'une image haute-résolution à partir d'une ou plusieurs images basses résolutions. Dans cette thèse, nous nous concentrons sur la super résolutionunique, c'est-à-dire que l'image haute résolution (HR) est estimée par une image basse-résolution (LR) correspondante. Augmenter la résolution de l'image grâce à la super-résolution est la clé d'une compréhension plus précise de l'anatomie. L'application de la super résolution permet d'obtenir des cartes de segmentation plus précises. Étant donné que deux bases de données qui contiennent les images différentes (par exemple, les images d'IRM et les images de CT), la synthèse est un procès d'estimation d'une image qui est approximative aux images dans la base de données de cible à partir d'une image de la base de données de source. Parfois, certains contrastes tissulaires ne peuvent pas être acquis pendant la séance d'imagerie en raison du temps et des coûts élevés ou de l'absence d'appareils. Une solution possible est à utiliser des méthodes de synthèse d'images médicales pour générer les images avec le contraste différent qui est manquée dans le domaine à cible à partir de l'image du domaine donnée. L'objectif des images synthétiques est d'améliorer d'autres étapes du traitement automatique des images médicales telles que la segmentation, la super-résolution ou l'enregistrement. Dans cette thèse, nous proposons les réseaux neurones pour la super résolutionet la synthèse d'image médicale. Les résultats démontrent le potentiel de la méthode que nous proposons en ce qui concerne les applications médicales pratiques.