Segmentation des images IRM du cerveau et reconstruction 3D.

Abstract

La segmentation automatique des structures cérébrales est une étape fondamentale dans la chaîne d’aide au diagnostic. La grande variation de ces structures nécessite la mise en place de méthodesd'études spécifiques, souvent abordées par le biais de l'Imagerie par Résonance Magnétique(IRM).L'objectif de notre travail est de mettre en oeuvre unalgorithme pour l’extraction des tumeurs cérébrales en vue d’une reconstruction 3D. Après une phase de prétraitement, nous avons testé et évalué trois méthodes de segmentationles K-moyenne, les c-moyennes floues (FCM) et laméthode hybride, floue optimisationpar essaim de particules(FPSO). Malgré tous les critères d’évaluation qualitatifs et quantitatifs, le choix d’une méthode reste dépendant de la forme des tissus. L’étape suivante est l’extraction des tissus y compris la tumeur avec une reconstruction géodésique. Nous avons ainsi segmenté une série de coupes IRM et visualisé tumeur, matière grise et matière blanche en 3D. Les résultats sont satisfaisantset prometteurs.