Etude et implémentation de l’algorithme contour actif Application sur des images médicales cérébrales
Loading...
Date
2017
Authors
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Université Mouloud Mammeri
Abstract
L’information visuelle est sans doute la plus riche des différentes sources d’informations existantes dans notre vie quotidienne. L’extraction de cette information par des systèmes de traitement et d’analyse d’images, a suscité un intérêt sans cesse croissant. Le traitement d’images qui est un processus comprenant plusieurs étapes, est né de la nécessité de remplacer l’observateur humain par la machine. Il intervient dans bon nombre de domaines tels que l’aide au diagnostic en médecine, en navigation autonome des véhicules, la reconnaissance d’un objet, l’agriculture et l’industrie…etc. Une étape incontournable dans tout processus d’analyse d’images est celle de la segmentation. En fournissant une description compacte de l’image, plus exploitable que l’ensemble des pixels, la segmentation d’images permet de faciliter l’interprétation automatique d’une image de façon similaire à une interprétation humaine. En effet, elle a été inspirée du système de perception visuel humain qui utilise la notion de similarité et de différence afin de localiser et de délimiter les objets d’une scène. Cette tâche bien que relevée avec facilité par le système visuel humain, est en réalité complexe et reste un véritable défi pour la communauté du traitement d’images malgré plusieurs décennies de recherche. Parmi les challenges du traitement d’images, celui de l’automatisation de l’interprétation des images médicales est certainement le plus étudié ces dernières années. La segmentation d’images se situe à l’articulation entre le traitement et l’analyse des images. De ce fait, nombre de chercheurs ont travaillé sur le développement de méthodes et d’algorithmes dédiés. De plus, elle constitue, depuis quelques années, un axe important de recherche. Pour preuve, le nombre de travaux publiés traitant de ce problème est difficile à évaluer. C’est la conséquence de plusieurs éléments : la diversité des images, la complexité du problème, l’évolution des machines de calcul, et une évaluation des résultats assez empirique. La technique des contours actifs (snakes) est une approche récente qui a permis de réaliser des progrès importants dans ces nombreuses applications. Elle consiste à déformer une courbe afin de l'adapter au contour d'un objet. L’imagerie médicale joue un rôle de plus en plus important dans le diagnostic et le traitement de la maladie, bien que les dispositifs d'imagerie modernes offrent des vues exceptionnelles sur l'anatomie interne. Ce travail de recherche vise à étudier une méthode de segmentation des données fournies par les images IRM cérébrales à savoir la segmentation par contour actif.
Description
72 f. : ill. ; 30 cm. (+ CD-Rom)
Keywords
IRM, DICOM, Segmentation par contours actif, Segmentattion d'image
Citation
Systéme Informatique