Segmentation des régions d'intérêts dans des images médicales

Abstract

L'analyse d'images est une chaine de traitements appliquée à une ou un ensemble d'images, son but essentiel est l'interprétation de l'information extraite à partir d'une image. La phase de la segmentation est l'une des étapes primordiales dans cette chaine de traitement. En e et, la segmentation est une étape nécessaire dans le processus de traitement et d'analyse d'images. Dans le cadre médicale, l'automatisation de la segmentation des images médicales en particulier les images cardiaques est une tâche très importante qui permet de délimiter rapidement et correctement les structures cardiaques. Cette opération permet également de réaliser une aide e cace à l'analyse de la fonction contractile du c÷ur, qui constitue un critère déterminant pour le pronostic de diverses cardiopathies. Les objets extraits de l'image contiennent de manière concise une information importante pour son analyse. En général, ces objets sont soit des contours, soit des régions de l'image. L'objectif principal de cette thèse est l'extraction des régions pertinentes dans des images cardiaques. Nos contributions dans ce contexte sont : premièrement, une segmentation automatique du ventricule droit, en utilisant un modèle actif de forme ASM combiné avec la méthode de la transformée de distance et une initialisation automatique par la transformée de hough généralisée. La deuxième contribution est l'automatisation d'une méthode de segmentation de l'oreillette gauche par les contours actifs GVF-Snack