Études morphologiques quantitatives par descripteurs elliptiques de Fourier des contours fermés en 3 dimensions
Langue Français
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Auteur : Zorn, Pierre Emmanuel
Date de soutenance : 19-12-2024

Directeur(s) de thèse : Choquet, Philippe - Bornert, Fabien

Président : Bensamoun, Sabine
Rapporteur(s) : Bensamoun, Sabine - Felblinger, Jacques
Membre(s) du jury : Farrugia-Jacamon, Audrey - Goetz, Christian

Établissement de soutenance : Strasbourg
Laboratoire : Laboratoire des sciences de l'ingénieur, de l'informatique et de l'imagerie (Strasbourg ; 2013-....)
École doctorale : École doctorale Mathématiques, sciences de l'information et de l'ingénieur (Strasbourg ; 1997-....)
 
Discipline : Biophysique
Classification : Sciences de la vie, biologie, biochimie

Mots-clés libres : Morphométrie, Descripteurs elliptiques de Fourier 3D, Diagnose sexuelle
Mots-clés :
  • Morphométrie
  • Apprentissage profond
  • Traitement d'images
Résumé : La morphométrie étudie les formes et dimensions des structures. Elle est essentielle en médecine légale et en anthropologie, notamment pour l’identification du sexe à partir de structures osseuses. Ce travail s’appuie sur les Descripteurs Elliptiques de Fourier (DEF) en 2D et 3D pour analyser les contours du grand bassin et du foramen obturé à partir de 300 acquisitions tomodensitométriques, en étudiant leur potentiel pour la diagnose sexuelle. En combinant les deux régions anatomiques en 3D, une précision de 89,1% est obtenue, contre 87,5% pour le grand bassin seul. Quelques erreurs de classification (13 femmes et 22 hommes) illustrent des variations naturelles des caractéristiques morphométriques. L’outil informatique développé automatise la réorientation des volumes et la segmentation des contours, rendant possible une classification rapide et fiable, sans intervention humaine, tout en minimisant les biais potentiels. Cette approche démontre le fort potentiel des DEF en 3D pour l’analyse morphométrique avancée et la diagnose sexuelle.
 
Type de contenu : Text
Format : PDF
 
Entrepôt d'origine : STAR : dépôt national des thèses électroniques françaises
Identifiant : 2024STRAD036
Type de ressource : Thèse