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Theses

Segmentation d'images de contraction et de rehaussement tardif en IRM cardiaque. Application a l'étude de la fonction contractile et de la viabilité myocardique

Résumé : L'IRM cardiovasculaire, malgré son émergence récente, occupe une place de plus en plus importante en routine clinique. Elle se distingue des autres modalités d'imagerie par son innocuité, son excellente résolution spatiale, son bon contraste et par sa capacité d'imager des données anatomiques et fonctionnelles (contractilité et viabilité) en un seul examen. L'interprétation des examens cliniques est fortement dominée par l'analyse visuelle qui est fonction de l'acuité et de l'expertise de l'operateur. La majorité des analyses quantitatives ou semi-quantitatives nécessite une segmentation des structures cardiaques, essentiellement du ventricule gauche ; cette segmentation est réalisée le plus souvent manuellement ou semi-automatiquement. Ainsi cette analyse reste sujette µa une variabilité inter et intra-observateur et est difficilement applicable dans la pratique quotidienne. L'objectif de cette thèse est de contribuer µa la réduction de cette variabilité et du temps passé par l'expert via le développement d'une méthode de segmentation automatique du ventricule gauche pour apporter une aide au diagnostic. Nos applications concernent à la fois les études dynamiques de la fonction contractile (Ciné) et les images statiques de rehaussement tardif (RT). La méthode de segmentation automatique du ventricule gauche a été développée en utilisant une approche fondée sur les contours actifs. L'apport innovant proposé dans ce travail porte sur une étape de filtrage utilisant les filtres morphologiques, qui a permis de résoudre les problèmes dus a la présence des muscles papillaires dans la cavité et aux inhomogénéités de niveau de gris dans la cavité dues au aux sanguin. Cette méthode, qui a fait l'objet d'une validation en comparant les résultats au tracé réalise par un expert est robuste et simple µa utiliser en clinique. Deux applications cliniques requérant l'utilisation de cette méthode ont été mises en place. Tout d'abord, la combinaison de la méthode automatisée de segmentation a une méthode quantitative d'imagerie paramétrique, a permis l'estimation des paramètres segmentaires de temps moyen de contraction et de vitesse de l'endocarde évaluant la cinétique pariétale du ventricule gauche sur des images Ciné. Cette approche a été mise en œuvre sur une base de trente-six témoins ainsi que sur une base de dix patients ayant subi un infarctus du myocarde. Une seconde application a permis de quantifier l'extension transmurale de l'infarctus du myocarde de façon automatique, en segmentant les images Ciné puis en superposant les contours obtenus sur les images de RT après un recalage des deux acquisitions. La quantification de la transmuralité a été réalisée par un algorithme des k-moyennes floues appliqué aux images de RT segmentées. Cette approche a été appliquée à une série de neuf patients confrontée a l'interprétation visuelle des examens. Dans un dernier temps, dans le but d'améliorer la qualité des images de RT3D, une approche de restauration d'images avec préservation des discontinuités a été proposée pour reconstruire un volume de RT hyper-résolu et isotrope µa partir de l'acquisition de trois volumes anisotropes suivant les directions classiques : petit axe, grand axe 2-cavités et grand axe 4-cavités. Les résultats obtenus lors de ce travail de thèse sont encourageants et ouvrent des pistes sur des perspectives cliniques.
Document type :
Theses
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https://pastel.archives-ouvertes.fr/pastel-00006081
Contributor : Ecole Télécom Paristech <>
Submitted on : Wednesday, July 7, 2010 - 8:00:00 AM
Last modification on : Friday, October 23, 2020 - 4:37:49 PM
Long-term archiving on: : Friday, October 8, 2010 - 9:28:00 AM

Identifiers

  • HAL Id : pastel-00006081, version 1

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Racha El Berbari. Segmentation d'images de contraction et de rehaussement tardif en IRM cardiaque. Application a l'étude de la fonction contractile et de la viabilité myocardique. Life Sciences [q-bio]. Télécom ParisTech, 2009. English. ⟨pastel-00006081⟩

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