Détection et localisation des sténoses coronaires sur des images tomodensitométriques.

Abstract

Le diagnostic assisté par ordinateur des maladies cardiaques devient de plus en plus une nécessité vue la croissance exponentielle du nombre des décès par arrêt cardiaque chaque année. En particulier, le diagnostic des sténoses coronaires et leur classification représente actuellement un grand intérêt dans le dépistage des pathologies coronariennes. La complexité des images tomodensitométriques et d’autre part, la diversité des sténoses coronaires nécessitent la phase de segmentation. La phase de segmentation constitue une étape importante dans le traitement et l’interprétation des images médicales. Dans ce mémoire, des méthodes de segmentation adaptées à ces pathologies sont proposées ainsi que l’étude de différentes méthodes de traitement d’image est abordée. Dans ce travail, nous avons appliqué une approche comportant trois étapes pour la détection et la localisation des sténoses coronaires. Dans la première étape de cette approche, nous nous intéressons à la segmentation de la zone cardiaque. Par la suite, on passe à la segmentation des artères coronaires. Nous procédons enfin à la détection et la localisation des lésions coronaires sur les images tomodensitométriques obtenues par scanner coronaire. Dans cette approche, nous mettons en oeuvre des méthodes de segmentation basées sur le seuillage ainsi que les opérateurs de morphologie mathématique y compris la transformée en tout ou rien appliquée sur des images en niveaux de gris. Pour valider les techniques de segmentations proposées, nous les avons testés sur différentes Images obtenues par scanner coronaire des patients ayons passé cet examen. Les résultats expérimentaux obtenus seront décrits dans le dernier chapitre et qui montrent les bonnes performances de nos algorithmes proposés qui peuvent être utilisée dans l'aide au diagnostic.