Analyse et segmentation des images médicales : Application aux images IRM cérébrales en vue de la détection de tumeurs

Abstract

La segmentation des images IRM (Imagerie par Résonance Magnétique) est au cœur d'aide à la décision dans de nombreux problèmes médicaux notamment pour détecter et extraire les tumeurs cérébrales. Elle permet d’isoler dans l’image, les zones tumorales, sur lesquels doit porter l’analyse. Bien souvent, elle constitue une étape critique qui conditionne la qualité des traitements effectués ultérieurement. Il existe plusieurs méthodes de segmentation des images IRM. Chaque méthode possède ses avantages et ses limites d’utilisation. Il est bien admis qu'il n'y a aucune méthode générale pour résoudre tous les problèmes liés à la segmentation d'images médicales et que la segmentation ne peut être réalisée selon des critères bas niveau basés uniquement sur les pixels vu la complexités des images IRM. Notre objectif, dans cette thèse, est de proposer des méthodes originales capables de détecter et d’extraire, avec précision, les zones tumorales, c'est-à-dire, l'isoler des structures cérébrales principales. Cette segmentation doit naturellement être reproductible, exacte et fiable.