Filtrage anisotrope robuste régi par propagation de fronts : vers une segmentation automatique de volumes IRM - TEL - Thèses en ligne Accéder directement au contenu
Thèse Année : 2013

Robust Anisotropic Filtering Governed by Fronts Propagation: Towards an Automatic Segmentation of MRI Volumes

Filtrage anisotrope robuste régi par propagation de fronts : vers une segmentation automatique de volumes IRM

Résumé

The reliable and accurate segmentation of anatomical volumes (normal or pathological) from imaging systems remains an important goal in the medical information processing because it is the first step in the chain of analysis leading to perform diagnosis to the study of internal structures morphology, for detection and quantification of lesions. Segmentation is a difficult step, especially for MRI images, for which it is primarily performed manually when there are high precision constraints. In this context, the objective of this PhD is the filtering of MRI bony joint of the human body, to achieve efficient and accurate segmentation. The first contribution is the development of a robust iterative 3D anisotropic filtering. This method can diffuse the voxels intensity according to their belonging to two populations: high diffusion for voxels located inside homogeneous regions in order to reduce noise while preventing the diffusion through the transition areas (surfaces). A rigorous comparison of several stopping functions was performed to insert the most relevant one in the iterative model. The threshold parameter splitting these two populations was estimated in an original and effective way in relation to the state of the art. The original diffusion scheme was confronted to the front propagation methods. The identification of these two models, currently separated in the literature, helped to merging the two approaches into a comprehensive anisotropic diffusion scheme governed by a front propagation. This formulation has helped offset the disadvantages of each approach namely i) the difficulty of stopping the iterative diffusion scheme, ii) the difficulty of implementing the level-sets approach facing to prohibitive calculation times. The proposed iterative scheme combines four terms related to diffusion, contrast, initial data, and to the local geometry. In particular, we have shown the importance of the ''geometrical term'' which fixes the problem of the edges discontinuities after filtering. Applications of MRI data of shoulder joints, hip and knee are presented in the testing and validation chapter. The results are given using two evaluation functions concerning edges and regions. These functions demonstrate robustness and accuracy of proposed model in removing noise and preserving edges.
La segmentation fiable et précise des volumes anatomiques (normaux ou pathologiques) issus des systèmes d'imagerie reste un objectif important en traitement de l'information médicale car elle constitue le premier maillon de la chaîne d'analyse aboutissant à l'aide au diagnostic par l'étude de la morphologie des structures internes, à la détection et à la quantification de lésion. La segmentation est une étape délicate et difficile, en particulier pour les images IRM, pour lesquelles elle est principalement réalisée manuellement lorsqu'il y a des contraintes fortes de précision. Dans ce contexte, l'objectif de cette thèse est le filtrage des images IRM des structures osseuses articulaires du corps humain, en vue d'une aide efficace et précise à la segmentation. Une première contribution concerne le développement d'une méthode itérative de filtrage 3D anisotrope robuste. Elle permet de diffuser l'intensité des voxels selon leur appartenance à deux populations : forte diffusion pour les voxels situés à l'intérieur de régions homogènes afin de réduire le bruit, tout en empêchant cette diffusion de traverser les zones de transition (surfaces). Une comparaison rigoureuse de plusieurs fonctions d'arrêt de cette diffusion a été réalisée afin d'insérer, dans le modèle itératif, la fonction la plus pertinente. Le paramètre seuil partageant ces deux populations a été estimé de manière originale et efficace au regard de l'état de l'art. Ce schéma original de diffusion a été confronté aux méthodes de propagation de fronts. L'identification de ces deux modèles, actuellement dissociés dans la littérature, a permis de fusionner les deux approches en un schéma complet de diffusion anisotrope régie par propagation de fronts. Cette formulation a permis de contrer les désavantages de chacune des approches, à savoir i) la difficulté d'arrêter les schémas itératifs de diffusion, ii) la difficulté de mise en oeuvre des approches " level-sets " vis-à-vis des temps de calcul prohibitifs. Le schéma itératif proposé combine quatre termes liés à la diffusion, au contraste, aux données initiales et à la géométrie locale. En particulier, nous avons montré l'importance du "terme géométrique" qui remédie aux problèmes des discontinuités des contours après le filtrage. Une application sur données IRM d'articulations d'épaule, de hanche et de genou est présentée dans la partie test et validation. Les résultats sont quantifiés à l'aide de deux fonctions d'évaluation en contours et en régions. Elles démontrent une robustesse et une précision du modèle proposé dans l'élimination du bruit et la préservation des contours.
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Dates et versions

tel-00956465 , version 1 (06-03-2014)

Identifiants

  • HAL Id : tel-00956465 , version 1

Citer

Refka Ragoubi Hor. Filtrage anisotrope robuste régi par propagation de fronts : vers une segmentation automatique de volumes IRM. Traitement du signal et de l'image [eess.SP]. Télécom Bretagne, Université de Bretagne Occidentale, 2013. Français. ⟨NNT : ⟩. ⟨tel-00956465⟩
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