Abstract FR:

Dans cette these, nous presentons differents problemes relies a la construction et l'utilisation de modeles anatomiques concus a partir d'images volumetriques tridimensionnelles, ainsi que les solutions que nous proposons. Notre apport se reflete sur trois domaines du traitement d'images medicales : le recalage d'images, la recherche de regions anatomiques correspondantes dans une base de donnees d'images et la construction de modeles moyens. Au niveau du recalage, nous presentons une methode de correction d'intensite s'integrant au sein d'une methode d'evaluation de differences de forme. La technique presentee permet d'evaluer les differences d'intensites dues a des parametres d'acquisition differents ainsi qu'a des modalites d'acquisition differentes. Ensuite, une methode est presentee permettant de parcourir rapidement un ensemble d'images non recalees et provenant de sujets differents afin d'y extraire la meme region anatomique. Cette methode, locale et rapide, permet l'analyse de la meme structure cerebrale d'un ensemble de sujets dans des delais applicables en milieu clinique. Finalement, nous presentons une methode completement automatique de construction de modele moyen anatomique stable du cerveau humain a partir d'un ensemble d'images de resonance magnetique. Les modeles calcules presentent deux caracteristiques importantes : une intensite moyenne ainsi qu'une forme moyenne, les deux dans une meme image. Des statistiques sur la variabilite de la forme et de l'intensite des structures du cerveau peuvent aussi etre calculees.