Abstract FR:

L'objectif du travail est l'evaluation quantitative des proportions des differents tissus du parenchyme cerebral humain, et de leurs intensites, sur des coupes axiales d'imagerie par resonance magnetique (irm). Apres une etude bibliographique comparative des differentes techniques utilisees et des differents parametres mesures dans l'analyse quantitative d'image cerebrale, un ensemble de traitements d'image cerebrale a ete applique. Le processus commence par un pretraitement d'image automatique specialement mis au point, destine a corriger l'inhomogeneite de radiofrequence de l'irm. Il est suivi d'un programme de detection du contour du cerveau. L'influence de ces etapes du traitement sur les resultats de la parametrisation a ete evaluee. Trois methodes automatiques de segmentation des tissus cerebraux ont ete mises au point. Leur principe est base sur la fusion des informations contenues dans au moins deux images de modalites differentes correspondant a une meme coupe (2 images ponderees en t1 et t2, ou 2 echos en t2). Les techniques experimentees furent : une methode de k-plus proches voisins (kppv) ; une methode utilisant une distribution des intensites selon la loi de poisson (slp) ; une methode en fractions de compartiments (sfc) specialement concue. Les methodes ont ete testees sur fantome et leurs resultats compares. Deux methodes de la segmentation tissulaire automatique (kppv et sfc) ont ete appliquees aux examens d'une cohorte de 28 patients adultes, normaux et pathologiques. Une analyse statistique utilisant la methode des clusters, a partir des parametres obtenus par le traitement d'image, a separe les patients en deux groupes, differenciant en fait ceux dont l'examen irm etait normal et ceux dont l'examen presentait des pathologies. Nos methodes, qui semblent par ailleurs d'usage assez general, peuvent donc apporter une aide a l'evaluation quantitative des modifications et anomalies du parenchyme cerebral, dues au vieillissement ou a diverses pathologies.