Recalage D’images Médicales : Application Aux Images Mammographiques
2016
Thèse de Doctorat
Informatique

Université Badji Mokhtar - Annaba

M
Meryem Loucif Epse Messadek

Résumé: Le recalage d‘images mammographiques est une étape primordiale pour l‘analyse comparative des mammographies afin de les mieux interpréter par les radiologues. L‘objectif principal de ce projet de thèse est de présenter un algorithme automatique de recalage des paires bilatérales de mammographie permettant de mettre en correspondance les structures similaires du sein droit et gauche de la même patiente ayant subi des variations qui sont dues aux différences dans les conditions d‘acquisitions ainsi qu‘aux caractéristiques internes du sein. Comme le facteur temps est important aux routines cliniques, nous avons proposé de combiner entre différentes approches hiérarchiques de recalage non rigide de mammographie. De ce fait, l‘utilisation conjointe d‘une stratégie de multirésolution et multigrille permet d‘augmenter progressivement la complexité de déformation avec une taille fixe et minimale des données manipulées contribuée ainsi à un recalage plus fin avec un cout calculatoire acceptable. Pour effectuer le processus de recalage, une hybridation entre une approche iconique du recalage à base de l‘information mutuelle et un appariement géométrique en utilisant l‘approche de Spline à plaque mince (SPM) a été réalisée. Cette hybridation permet non seulement d‘augmenter la performance de l‘algorithme du recalage en utilisant l‘information mutuelle comme mesure de similarité adaptée à des images non similaires mais aussi de bénéficier de l‘avantage principal des approches iconiques de recalage qui fonctionnent d‘une manière automatique sans dépendre à une étape préalable de segmentation et l‘avantage principale des approches d‘appariement géométrique qui réside dans le faible cout calculatoire. La performance de l‘algorithme de recalage appliqué a été évaluée quantitativement et qualitativement en alignant des paires bilatérales de mammographies prises de la base d‘images MIAS.

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