UPThèses

L'objectif de cette thèse était de proposer de nouvelles méthodes de segmentation 3D en imagerie scintigraphique. Une première partie des travaux réalisés a consisté à simuler des volumes 3D avec vérité de terrain connue afin de pouvoir valider une méthode de segmentation par rapport aux autres. Des simulations de MonteCarlo ont été réalisées à l'aide du logiciel GATE (Geant4 Application for Emission Tomography). Pour cela, nous avons caractérisé et modélisé la gamma camera "? Imager" Biospace(tm) en comparant chaque mesure d'une acquisition réelle à une simulation équivalente. L'outil de segmentation "bas niveau" que nous avons développé s'appuie sur une modélisation des niveaux de l'image par une loi de mélange dont l'estimation des paramètres est réalisée par un algorithme SEM (Stochastic Expectation Maximization). La segmentation des volumes 3D est obtenue par un algorithme ICM (Iterative Conditional Mode). Nous avons comparé des segmentations basées sur des mélanges Gaussiens et Poissonniens à des segmentations par seuillage sur les volumes simulés. Ceci a montré la pertinence des segmentations obtenues à l'aide des lois de mélange, notamment celles obtenues avec les mélanges Poissonniens. Ces derniers ont été utilisés pour segmenter des images cérébrales réelles TEP 18FDG et calculer des statistiques descriptives des différents tissus. En vue d'obtenir une méthode de segmentation "haut niveau" et retrouver des structures anatomiques (zone nécrosée ou zone active d'une tumeur par exemple), nous avons proposé un processus exploitant le formalisme des processus ponctuels. Une étude de faisabilité nous a permis d'obtenir des résultats très encourageants.