Abstract FR:

Ce travail concerne l'étude d'algorithmes dédies à la reconstruction vasculaire 3d à partir d'une séquence d'angiographies soustraites acquise en rotation autour d'un patient. Ce problème soulevé des difficultés liées d'une part à l'instabilité intrinsèque au processus de reconstruction et d'autre part a une perte d'information durant l'acquisition. Dans une première approche, nous utilisons les techniques de modélisation markovienne afin de stabiliser le processus de reconstruction. La morphologie particulière du réseau vasculaire nous conduit à définir un modele forme de deux termes complémentaires : - un terme de lissage conditionne par un paramètre de direction locale permettant de régulariser la reconstruction tout en tenant compte explicitement de la nature filaire des vaisseaux sanguins, - un terme de rehaussement de la densité des petits vaisseaux reposant sur l'utilisation d'une information de courbure locale. Dans une seconde approche, nous nous intéressons plus spécifiquement au problème de sous-estimation densitométrique des vaisseaux provenant de l'utilisation d'un nombre restreint de projections. Le problème est reformule à l'aide des techniques de minimisation semi-quadratique pour faire apparaitre une nouvelle variable. Cette variable s'interprète comme un indice d'appartenance au support de reconstruction que l'on estime progressivement à partir d'information densitométrique a priori. Cet indice d'appartenance au support autorise la reconstruction d'une composante sur les zones de données manquantes dans l'espace de fourrier et conduit à un meilleur contraste des structures vasculaires. Chacune de ces approches est illustrée par son application sur des données cliniques permettant de montrer l'apport des méthodes proposées.