Note ABES Modèles statistiques non linéaires pour l'analyse de formes : application à l'imagerie cérébrale Non-linear statistical models for shape analysis : application to brain imaging Analyse statistique de formes Apprentissage de variétés Support vector data description Différence discriminative Maladie d'Alzheimer Hippocampe Statistical shape analysis Manifold learning Support vector data description Discriminative difference Alzheimer's disease Hippocampus 610.28 006.4 Maladie d'Alzheimer Diagnostic Imagerie médicale Traitement d'images Cette thèse a pour objet l'analyse statistique de formes, dans le contexte de l'imagerie médicale.Dans le champ de l'imagerie médicale, l'analyse de formes est utilisée pour décrire la variabilité morphologique de divers organes et tissus. Nous nous focalisons dans cette thèse sur la construction d'un modèle génératif et discriminatif, compact et non-linéaire, adapté à la représentation de formes.Ce modèle est évalué dans le contexte de l'étude d'une population de patients atteints de la maladie d'Alzheimer et d'une population de sujets contrôles sains. Notre intérêt principal ici est l'utilisationdu modèle discriminatif pour découvrir les différences morphologiques les plus discriminatives entre une classe de formes donnée et des formes n'appartenant pas à cette classe. L'innovation théorique apportée par notre modèle réside en deux points principaux : premièrement, nous proposons un outil pour extraire la différence discriminative dans le cadre Support Vector Data Description (SVDD) ; deuxièmement, toutes les reconstructions générées sont anatomiquementcorrectes. Ce dernier point est dû au caractère non-linéaire et compact du modèle, lié à l'hypothèse que les données (les formes) se trouvent sur une variété non-linéaire de dimension faible. Une application de notre modèle à des données médicales réelles montre des résultats cohérents avec les connaissances médicales. This thesis addresses statistical shape analysis, in the context of medical imaging. In the field of medical imaging, shape analysis is used to describe the morphological variability of various organs and tissues. Our focus in this thesis is on the construction of a generative and discriminative, compact and non-linear model, suitable to the representation of shapes. This model is evaluated in the context of the study of a population of Alzheimer's disease patients and a population of healthy controls. Our principal interest here is using the discriminative model to discover morphological differences that are the most characteristic and discriminate best between a given shape class and forms not belonging in that class. The theoretical innovation of our work lies in two principal points first, we propose a tool to extract discriminative difference in the context of the Support Vector Data description (SVDD) framework ; second, all generated reconstructions are anatomicallycorrect. This latter point is due to the non-linear and compact character of the model, related to the hypothesis that the data (the shapes) lie on a low-dimensional, non-linear manifold. The application of our model on real medical data shows results coherent with well-known findings in related research. Electronic Thesis or Dissertation Text en PDF 43894157 Université de Strasbourg Strasbourg 2013-12-31 https://theses.hal.science/tel-00789793 application/pdf 40493538 https://publication-theses.unistra.fr/public/theses_doctorat/2012/Sfikas_Giorgos_2012_ED269.pdf http://www.theses.fr/2012STRAD032/abes https://theses.hal.science/tel-00789793 https://theses.hal.science/tel-00789793 https://theses.hal.science/tel-00789793 Sfikas Giorgos 1982-01-19 GR 167541021 40715211 https://theses.fr/2012STRAD032 2012STRAD032 https://doi.org/10.70675/7b4bdd3bz8a88z4590za9dbz76579955fec7 2012-09-07 Signal, image et vision Strasbourg 131056549 Doctorat Docteur es non oui Heinrich Christian MADS_DIRECTEUR_DE_THESE_1 161832326 Nikou Christophoros MADS_DIRECTEUR_DE_THESE_2 167018892 Charbonnier Pierre MADS_PRESIDENT_DU_JURY 18234388X Blanc Frédéric MADS_MEMBRE_DU_JURY_1 Foucher Jack MADS_MEMBRE_DU_JURY_2 060647647 Likas Aristidis MADS_MEMBRE_DU_JURY_3 Ranjeva Jean-Philippe MADS_RAPPORTEUR_1 11434938X Richard Frédéric MADS_RAPPORTEUR_2 École doctorale Mathématiques, sciences de l'information et de l'ingénieur (Strasbourg ; 1997-....) MADS_ECOLE_DOCTORALE_1 MA 156504863 Laboratoire des sciences de l'image, de l'informatique et de la télédétection (Strasbourg) MADS_PARTENAIRE_DE_RECHERCHE_1 UMR 7005 157549720 93785 ddc:610 ddc:004 Heinrich Christian Nikou Christophoros Charbonnier Pierre Blanc Frédéric Foucher Jack Likas Aristidis Ranjeva Jean-Philippe Richard Frédéric École doctorale Mathématiques, sciences de l'information et de l'ingénieur (Strasbourg ; 1997-....) Laboratoire des sciences de l'image, de l'informatique et de la télédétection (Strasbourg) PDF 43894157