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Theses

Contribution to automatic adjustments of vertebrae landmarks on x-ray images for 3D reconstruction and quantification of clinical indices

Résumé : L’exploitation de données radiographiques, en particulier pour la reconstruction 3D du rachis de patients scoliotiques, est un prérequis à la modélisation personnalisée. Les méthodes actuelles, bien qu’assez robustes pour la routine clinique, reposent sur des ajustements manuels fastidieux. Dans ce contexte, ce travail de thèse vise à la détection automatisée de points anatomiques spécifiques des vertèbres, permettant ainsi des ajustements automatisés. Nous avons développé premièrement une méthode originale de localisation de coins de vertèbres cervicales et lombaires sur les radiographies sagittales. L’évaluation rigoureuse de cette méthode suggère sa robustesse et sa précision. Nous avons ensuite développé un algorithme pour le problème pertinent cliniquement de localisation des pédicules sur les radiographies coronales. Cet algorithme se compare favorablement aux méthodes similaires dans la littérature, qui nécessitent une saisie manuelle. Enfin, nous avons soulevé les problèmes, relativement peu étudiés, de détection, identification et segmentation des apophyses épineuses du rachis cervical dans les radiographies sagittales. Toutes les tâches mentionnées ont été réalisées grâce à une combinaison originale de descripteurs visuels et une classification multi-classe par Random Forest, menant à une nouvelle et puissante approche de localisation et de segmentation. Les méthodes proposées dans cette thèse suggèrent un grand potentiel pour être intégré à la reconstruction 3D du rachis, utilisée quotidiennement en routine clinique.
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https://pastel.archives-ouvertes.fr/tel-01763658
Contributor : Abes Star :  Contact
Submitted on : Thursday, April 12, 2018 - 11:01:12 AM
Last modification on : Tuesday, May 19, 2020 - 5:44:29 AM

File

EBRAHIMI.pdf
Version validated by the jury (STAR)

Identifiers

  • HAL Id : tel-01763658, version 2

Citation

Shahin Ebrahimi. Contribution to automatic adjustments of vertebrae landmarks on x-ray images for 3D reconstruction and quantification of clinical indices. Bioengineering. Ecole nationale supérieure d'arts et métiers - ENSAM, 2017. English. ⟨NNT : 2017ENAM0050⟩. ⟨tel-01763658v2⟩

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