Modèles déformables pour la segmentation et la modélisation d'images médicales 3D et 4D - TEL - Thèses en ligne Accéder directement au contenu
Thèse Année : 1999

Modèles déformables pour la segmentation et la modélisation d'images médicales 3D et 4D

Johan Montagnat

Résumé

In this thesis, we are interested in using deformable surface models for 3D and 4D image segmentation. Our contribution is twofold. First, we have constrained the class of model deformation to improve the segmentation robustness to noise and outliers. We have used the simplex mesh representation to define local regularizing constraints. We have developped an evolutive deformation process combining a global transformation with few degrees of freedom and a local deformation field. It allows to control the amount of admissible deformation of a deformable model in a simple and efficient manner. We have also introduced an a priori knowledge on the data by using shape constrained deformations. This makes the 3D reconstruction process more robust especially in area where image data are noisy or lacking. In addition to studying the theoritical convergence of the deformation scheme, we have developed algorithms allowing automatic topological changes comparable to the level-set method. Second, we have investigated different strategies for computing the external force for various 3D image types. We have studied different medical image geometries on which a deformable model can be deformed. For instance, we have defined region based and intensity-profile based external forces for monomodal segmentation and multimodal image registration. Finally, we have extended the framework of deformable modelling to include time serie of images (4D images) for the segmentation of 2D and 3D cardiac image sequences. The introduction of time continuity allows to introduce new constraints in the deformation process. We illustrate our method results by segmenting heart images or image sequences acquired using different imaging modalities.
Dans cette thèse, nous nous intéressons à l'utilisation des modèles déformables surfaciques pour la segmentation d'images 3D et 4D. Dans un premier temps, nous nous sommes attachés à contraindre l'espace des déformations admissibles du modèle afin de rendre le processus de déformation plus fiable. Nous avons utilisé le formalisme des maillages simplexes pour exprimer des contraintes régularisantes de la surface. Nous avons développé un processus évolutif de déformation combinant une transformation globale ayant peu de degrés de liberté et un champ de déformations locales. Il permet de contrôler le nombre de degrés de liberté offerts au modèle surfacique de manière simple et efficace. Nous avons également cherché à enrichir la connaissance a priori des données apportée par le modèle. Nous utilisons des contraintes de forme pour faciliter la segmentation des structures à reconstruire, notamment dans les zones où les données de l'image sont bruitées ou lacunaires. Nous nous sommes également intéressés à la convergence formelle du processus de déformation. Nous avons développé un algorithme de changement de topologie des modèles discrets que nous avons comparé à l'approche par ensembles de niveaux. Dans un deuxième temps, nous nous sommes intéressés à la définition du terme d'attache aux données pour différents types d'images 3D. Nous avons envisagé plusieurs géométries rencontrées dans les images médicales. Nous avons étudié l'apport d'une information sur les régions ou sur la distribution des niveaux de gris de l'image pour la déformation ou le recalage multimodal d'un modèle. Finalement, nous nous sommes intéressés à la segmentation de séquences temporelles d'images cardiaques 2D ou 3D. La prise en compte de l'information temporelle permet d'introduire de nouvelles contraintes de déformations. Nous avons mis nos méthodes en pratique avec la segmentation d'images ou des séquences d'images cardiaques provenant de différentes modalités d'acquisition.
Fichier principal
Vignette du fichier
these_Montagnat.pdf (10.61 Mo) Télécharger le fichier
Loading...

Dates et versions

tel-00683368 , version 1 (28-03-2012)

Identifiants

  • HAL Id : tel-00683368 , version 1

Citer

Johan Montagnat. Modèles déformables pour la segmentation et la modélisation d'images médicales 3D et 4D. Imagerie médicale. Université Nice Sophia Antipolis, 1999. Français. ⟨NNT : ⟩. ⟨tel-00683368⟩

Collections

INRIA INRIA2
888 Consultations
1271 Téléchargements

Partager

Gmail Facebook X LinkedIn More