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Thèses et Mémoire de l'Université de Strasbourg

Segmentation automatique de l’arbre coronarien à partir d’images angiographiques 3D+T de scanner

BOURAOUI, Bessem (2009) Segmentation automatique de l’arbre coronarien à partir d’images angiographiques 3D+T de scanner. Thèses de doctorat, Université de Strasbourg.

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Résumé

Pour un diagnostic médical fiable, la nécessité d’une description précise et correcte de l’état d’une structure anatomique est de plus en plus indispensable. Les progrès en acquisition d'images en tomographie par rayons X permettent maintenant, en routine clinique, d'obtenir plusieurs images 3D du cœur en une apnée de quelques cycles cardiaques. L'analyse et la visualisation de cette séquence cardiaque (3D+t) permettront au cardiologue d'interpréter plus facilement cette suite d'images. Le but de cette thèse est de segmenter les différentes structures vasculaires présentes dans cette images de cœur 4D (3D+t) obtenue en tomographie par rayons X. La série temporelle de la séquence cardiaque est composée d'environ une dizaine d'images 3D. Comme première étape on privilégiera la segmentation des artères coronaires, dont la présence d’une anomalie forme la cause principale d’un infarctus engendrant dans 80% des cas une mort subite. Pour atteindre cet objectif, nous aurons recours à diverses méthodes et techniques en morphologie mathématique (croissance de régions, squelettisation, transformée en tout ou rien en niveaux de gris, etc.), tout en intégrant des informations anatomiques des structures cardiaques afin d'automatiser entièrement le processus de segmentation. différentes étapes pour la segmentation des artères coronaires ont été réalisées : réduction de la zone de recherches par détection du coeur en entier, automatisation de la détection des germes des artères coronaires coronaires par détection de l'aorte, et détection des artères coronaires par croissance de région.

Type d'EPrint:Thèse de doctorat
Discipline de la thèse / mémoire / rapport :Informatique
Mots-clés libres:artères coronaires ; segmentation ; connaissances anatomiques ; croissance de région ; morphologie mathématique
Sujets:UNERA Classification UNERA > ACT Domaine d'activité UNERA > ACT-4 Instrumentation, imagerie, analyse, contrôle
CL Classification > DDC Dewey Decimal Classification > 500 Sciences de la nature et mathématiques > 510 Mathématiques > 514 Topologie
Classification Thèses Unistra > Sciences, technologies > Sciences de la nature et mathématiques > 510 Mathématiques > 514 Topologie

CL Classification > DDC Dewey Decimal Classification > 000 Informatique, information, généralités > 006 Méthodes informatiques particulières > 006.6 Infographie
Classification Thèses Unistra > Sciences, technologies > Informatique, information, généralités > 006 Méthodes informatiques particulières > 006.6 Infographie

UNERA Classification UNERA > DISC Discipline UNERA > DISC-19 Mathématiques et informatique
Code ID:1736
Déposé le :02 Février 2010

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