Recalage Multimodal des Images Cérébrales.

الموضوعات

علوم تطبيقية وتكنولوجية

الملخص

La connaissance neuro-anatomique d'un sujet est une donnée qui, dans le domaine de l'imageriecérébrale, joue un rôle primordial, tant pour la compréhension des processus fonctionnelset/ou pathologiques mis en jeu, que pour l'élaboration de stratégies de traitement adaptées.La prolifération de nouvelles modalités d'imagerie médicale permettant de produire des informationsanatomiques (structurelles) et physiologiques (fonctionnelles) complémentaires sur unmême sujet, a crée le besoin de combiner ces images. C'est alors que se sont développé les systèmesd'aide à la prise de décision dans le processus clinique Ces derniers utilisent la techniquede fusion d'information qui ne peut être réalisée qu'à la condition de passer par une étape demise en correspondance des données appelée recalage.Dans le cadre de ce mémoire nous nous sommes intéressé au recalage des images cérébralesIRM et CT. Pour cela nous avons commencé par donner quelques informations anatomiqueset fonctionnelles sur le cerveau. Ensuite nous avons étudié ces deux modalités d'exploration ducerveau.Nous avons ensuite étudié le processus de recalage d'image. Divers algorithmes sont proposésdans la littérature et se distinguent les uns des autres par l'information utilisée pour guiderle recalage, le type de transformation, le critère de similarité pour comparer les informationsextraites des images, et en'n la méthode d'optimisation permettant d'estimer la transformationoptimale. De même, nous avons étudié les méthodes permettant l'évaluation du recalage.Ensuite, nous avons mis en oeuvre des algorithmes de recalage basés sur deux approches :l'approche géométrique qui utilise comme information des amers (surface, contour, lignes,points...) et l'approche dense qui utilise comme information toute l'mage

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ff642190-1a8f-4385-81e4-26842f7c11aa

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0

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الرسائل العلمية

صيغة المصدر

رسائل ماجيستير

نوع الملف

pdf text

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French

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Recalage Multimodal des Images Cérébrales.

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Bengana Abdelfatih

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