Estimation des déformations myocardiques par analyse d'images

Les travaux présentés dans cette thèse s'inscrivent dans le contexte du traitement des images cardiaques et l'étude de la fonction contractile du coeur, pour une meilleure compréhension de physiopathologie cardiaque et l'aide au diagnostic. Nous avons implémenté une méthode de segmentation des parois endocardiques sur des ciné-IRM non marquées. Nous avons utilisé une approche fondée sur les ensembles de niveaux, avec une formulation basée-région qui donne des résultats satisfaisants sur des cas sains et pathologiques. Nous avons proposé une méthode pratique pour la quantification des déformations segmentaires afin decaractériser la contractilité myocardique. La méthode a fait l'objet d'une validation clinique par l'expertise de médecins et par comparaison à la méthode HARP sur des IRM marquées. Pour améliorer la précision des mesures, nous avons proposé un algorithme de recalage iconique multimodal IRM/TDM, utilisant la maximisation de l'information culturelle. Nous l'avons appliqué à la localisation de coupes petit-axe dans des volumes TDM avec des résultats encourageants. Ce travail a pour perspective son application à l'obtention de séquences TDM de hautes résolutions spatiale et temporelle The work presented in this thesis is related to the cardiac images processing and the cardiac contractile function study, for a better comprehension of cardiac physiopathology and diagnosis. We implemented a method for the segmentation of the endocardial walls on standard MRI without tags. We used an approach based on the level set method, with a region-based formulation which gives satisfactory results on healthy and pathological cases. We proposed a practical method for the quantification of the segmental deformations in order to characterize the myocardial contractility. The method was clinically validated by the assesment of doctors and by comparison with the HARP method on tagget MRI. To improve the measurements precision, we proposed an iconic MRI/CT multimodal registration algorithm, using the maximization of the mutual information. We applied it to the localization of short-axis slices in CT volumes with good results. This work has as prospect its application to obtain high spatial and temporal resolutions CT sequences