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Recalage rigide des images médicales à base de la décomposition modale empirique bidimensionnelle et tridimensionnelle
Title: | Recalage rigide des images médicales à base de la décomposition modale empirique bidimensionnelle et tridimensionnelle |
Author: | Riffi, Jamal |
Abstract: | Dans ce travail de thèse nous nous intéressons au recalage iconique considéré comme l’une des tâches fondamentales en imagerie médicale. Nos contributions visent à diminuer le temps d’exécution du recalage iconique et à améliorer sa précision dans le cas multimodal qui concerne l’alignement des images fonctionnelles et anatomiques. En effet, nous avons proposé deux approches :la première permet de diminuer le temps d’exécution du recalage tout en exploitant la décomposition FABEMD; son principe est d’estimer les paramètres de transformation du recalage à partir des BIMFs issues de la décomposition FABEMD des images mises en cause. Les BIMFs utilisées sont caractérisées par deux aspects : d’une part, elles conservent les structures des objets contenus dans les images, ce qui assure une bonne précision. Et d’autre part, elles contiennent un ton de niveaux de gris inférieur à celui contenu dans les images à recaler ; ce qui entraine une diminution des combinaisons des niveaux de gris utilisées pour le calcul des entropies, permettant ainsi une réduction du temps d’exécution du recalage. La deuxième approche, quant à elle, vise à améliorer particulièrement la précision du recalage multimodal de type TEP/IRM tout en se basant sur la décomposition FATEMD que nous avons proposée comme étant une extension tridimensionnelle de la décomposition FABEMD, laquelle permet de décomposer un volume en un ensemble de TIMFs allant des hautes vers les basses fréquences. Cette approche suit une stratégie basée sur la réduction des détails contenus dans l’image IRM en vue d’augmenter le degré de ressemblance avec l’image TEP. Son principe est d’estimer les paramètres de transformation du recalage à partir de l’image TEP et le résidu de deuxième niveau issu de la décomposition FATEMD de l’image IRM. |
Date: | 2015 |
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