Contributions à la segmentation des structures cérébrales en IRM foetale
Langue Français
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Auteur : Caldairou, Benoît
Date de soutenance : 22-06-2012

Directeur(s) de thèse : Heinrich, Christian

Président : Haeberle, Olivier
Rapporteur(s) : Najman, Laurent - Daul, Christian
Membre(s) du jury : Rousseau, François - Passat, Nicolas

Établissement de soutenance : Strasbourg
Laboratoire : Laboratoire des sciences de l'image, de l'informatique et de la télédétection (Strasbourg)
École doctorale : École doctorale Mathématiques, sciences de l'information et de l'ingénieur (Strasbourg ; 1997-....)
 
Discipline : Signal, image, automatique et robotique
Classification : Sciences de l'ingénieur, Informatique

Mots-clés libres : Maturation cérébrale, Contraintes géométriques, Classification floue, Moyennes non-locales
Mots-clés :
  • Foetus -- Cerveau - Imagerie par résonance magnétique
  • Cartographie cérébrale
  • Traitement d'images
  • Contraintes (intelligence artificielle)
  • Logique floue
  • Classification automatique
Résumé : L'étude de la maturation cérébrale a pour objectif une meilleure compréhension du développement du cerveau durant la grossesse et la mise en évidence des liens entre la modification des structures cérébrales et le développement cognitif. Cette étude est rendue particulièrement difficile par l'évolution constante que connaissent ces structures au cours de cette période, évolution due notamment à la croissance et à l'organisation des tissus cérébraux. La technique de visualisation privilégiée pour observer le cerveau est l'imagerie par résonance magnétique (IRM), méthode non invasive permettant l'acquisition d'images des structures cérébrales in vivo et en trois dimensions à une résolution relativement élevée. Cependant, les différences anatomiques et l'évolution rapide des structures cérébrales chez le fœtus nécessitent une nouvelle modélisation du cerveau. Le travail de cette thèse est composé de deux parties. Tout d'abord, nous avons modifié l'algorithme FCM (Fuzzy C-Means) de manière à permettre une meilleure prise en compte du bruit et du biais de l'image grâce à la méthode des moyennes non-locales issue du débruitage d'image. Ces travaux ont fait l'objet d'une validation à partir de bases d'images synthétiques et réelles. Enfin, nous nous sommes penchés sur la problématique de la segmentation des tissus cérébraux en IRM fœtale, et nous avons introduit un modèle comportant des contraintes topologiques de manière à permettre une segmentation séquentielle des tissus, en se fondant sur la position relative des différentes structures. Ces travaux ont fait l'objet d'une validation à partir de cas réels.
 
Type de contenu : Text
Format : PDF
 
Entrepôt d'origine : STAR : dépôt national des thèses électroniques françaises
Identifiant : 2012STRAD015
Type de ressource : Thèse