Sujet : Modèles discrets évolutifs. Application à la segmentation d'images biomédicales

Responsable : Achille Braquelaire, Jacques-Olivier Lachaud
Téléphone : 05.40.00.69.12
e-mail : lachaud@labri.fr
Site Web : http://www.labri.fr/Perso/~lachaud
Equipe : Image et Son

Présentation du sujet :

Le groupe Structuration et Analyse d'Images s'intéresse à la définition de modèles (topologiques et géométriques) dans l'objectif d'extraire et de représenter les formes contenues dans des images. Les systèmes d'acquisition comme la tomographie X ou l'imagerie par résonnance nucléaire (IRM) permettent de construire des images 2D ou 3D voire 3D + temps, coupes ou échantillonnages volumétriques de composantes anatomiques dans l'espace et dans le temps. De nouvelles techniques doivent être mises au point pour extraire, représenter et analyser ces structures anatomiques. Les modèles déformables, qui approchent les composantes par déformations progressives, constituent une approche souple et robuste à ce problème. Ces déformations sont gouvernées par la minimisation d'une fonction coût ou énergie. On considère que le minimum de cette fonction correspond à la meilleure approximation de la forme recherchée dans l'image. C'est un domaine de recherche en plein essort, où de nombreuses pistes de recherche restent à explorer.

Dans ce sujet de thèse, nous nous intéressons plus particulièrement aux modèles déformables discrets, dont l'espace de formes est contraint par la grille de l'image. Ces modèles ont des propriétés intéressantes : espace de recherche fini, forme optimale bien définie, généralisation naturelle à des images de dimension quelconque (e.g. 3D + temps).

Il s'agira donc de formuler un modèle déformable nD et de proposer différents algorithmes de recherche de minimum. Plusieurs pistes de recherche exploitant l'aspect discret pourront être explorées: précalculs, heuristiques, multirésolution, pyramides irrégulières. Il sera nécessaire d'adapter des outils classiques de structuration d'images et d'objets discrets statiques au contexte des objets discrets évolutifs : surfaces digitales, cartes discrètes, pyramides combinatoires.

On appliquera les techniques développées à la segmentation d'images biomédicales. Plus particulièrement, on s'intéressera aux images d'IRM anatomique et d'IRM fonctionnelle, qui posent des problèmes spécifiques : segmentation des composantes anatomiques à partir d'une ou plusieurs images 3D (imagerie multimodale), puis suivi de ces composantes dans le temps. On comparera aussi les modèles déformables discrets à des techniques plus classiques de modèles déformables déjà développés dans l'équipe.



Mot-clés : segmentation d'images, imagerie nD, modèles déformables, topologie et géométrie discrète.

Références :