Identifiant pérenne de la notice : 247846732
Notice de type
Notice de regroupement
Note publique d'information : Les travaux présentés dans cette these sont organisés en deux parties. La premiere
partie propose un approche de l'analyse d'image basée sur la modélisation : un modele
physiologique du foie, et un modele physique de la tomographie a rayons X sont couplés.
Le modele hépatique, dont la vascularisation est l'élément essentiel integre la croissance
de l'organe ainsi que le développement d'une pathologie. La propagation d'un produit
de contraste est modélisée dans la vascularisation, au niveau des vaisseaux et du
parenchyme. Ceci permet la simulation d'images réalistes et le suivi du rehaussement
d'une tumeur en phase artérielle ou portale. La deuxieme partie est consacrée a la
classification d'images médicales a partir des caractéristiques de texture : leurs
variations avec les parametres d'acquisition (résolution, épaisseur, temps) sont analysées,
a partir d'images simulées. Puis, une nouvelle méthode de classification (arbre de
décision multidimensionnel utilisant le critere dipolaire) est développée. Ce classifieur
est appliqué a des images scanner de foies métastatiques, caractérisées par les méthodes
d'analyse texture statistiques et donne une bonne discrimination entre foie sain et
foie tumoral.
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Documentation
