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dc.contributor.advisorBraquelaire, Achille
dc.contributor.authorMOUSSA, Richard
dc.contributor.otherBallet, Pascal
dc.contributor.otherBeurton-Aimar, Marie
dc.contributor.otherDesbarats, Pascal
dc.contributor.otherHutzler, Guillaume
dc.date2011
dc.date.accessioned2020
dc.date.available2020
dc.identifier.urihttps://oskar-bordeaux.fr/handle/20.500.12278/21006
dc.identifier.nnt2011BOR14426
dc.description.abstractLa segmentation d’images est une opération cruciale pour le traitement d’images. Elle est toujours le point de départ des processus d’analyse de formes, de détection de mouvement, de visualisation, des estimations quantitatives de distances linéaires, de surfaces et de volumes. À ces fins, la segmentation consiste à catégoriser les voxels en des classes basées sur leurs intensités locales, leur localisation spatiale et leurs caractéristiques de forme ou de voisinage. La difficulté de la stabilité des résultats des méthodes de segmentation pour les images médicales provient des différents types de bruit présents.Dans ces images, le bruit prend deux formes : un bruit physique dû au système d’acquisition, dans notre cas l’IRM (Imagerie par Résonance Magnétique), et le bruit physiologique dû au patient. Ces bruits doivent être pris en compte pour toutes les méthodes de segmentation d’images. Durant cette thèse,nous nous sommes focalisés sur des modèles Multi-Agents basés sur les comportements biologiques des araignées et des fourmis pour effectuer la tâche de segmentation. Pour les araignées, nous avons proposé une approche semi-automatique utilisant l’histogramme de l’image pour déterminer le nombre d’objets à détecter. Tandis que pour les fourmis, nous avons proposé deux approches : la première dite classique qui utilise le gradient de l’image et la deuxième, plus originale, qui utilise une partition intervoxel de l’image. Nous avons également proposé un moyen pour accélérer le processus de segmentation grâce à l’utilisation des GPU (Graphics Processing Unit). Finalement, ces deux méthodes ont été évaluées sur des images d’IRM de cerveau et elles ont été comparées aux méthodes classiques de segmentation : croissance de régions et Otsu pour le modèle des araignées et le gradientde Sobel pour les fourmis.
dc.description.abstractEnImage segmentation is a crucial operation for image processing. It is always the starting point of shape analysis process, motion detection, visualization, and quantitative estimation of linear distances, surfaces and volumes. For this, the segmentation consists on classifying the voxels into classes based on their local strengths, their spatial location and shape characteristics or neighborhood. The difficulty of the results stability of segmentation methods for medical images comes from the different types of noise present inside every image. In these images, the noise takes two forms: a physical noise due to the acquisition system, in our case, MRI (Magnetic Resonance Imaging), and a physiological noise due to the patient. These noises should be considered for all methods of segmentation. In this thesis, we focused on Multi-Agent models based on the biological behavior of spiders and ants to perform the task of segmentation. For spiders, we proposed a semi-automatic method using the histogram of the image to determine the number of objects to be detected. As for ants, we proposed two approaches: one that uses the so-called classical gradient of the image and the second, more original, which uses an intervoxel partition of the image. We also proposed a way to speed up the segmentation process through the use of the GPU (Graphics Processing Unit). Finally, these two methods were evaluated on MR images of brain and were compared with conventional methods of segmentation: region growing and Otsu for the model of spiders and Sobel gradient for the ants.
dc.language.isofr
dc.subjectSystèmes Multi-Agents
dc.subjectAgents sociaux
dc.subjectGPU
dc.subjectSegmentation d’images
dc.subjectIRM
dc.subjectImagerie médicale
dc.subject.enMulti-Agent Systems
dc.subject.enSocial agents
dc.subject.enGPU
dc.subject.enImage segmentation
dc.subject.enMRI
dc.subject.enMédical imaging
dc.titleSegmatation multi-agents en imagerie biologique et médicale : application aux IRM 3D
dc.title.enMulti-agent segmentation for biological and medical imaging : 3D MRI application
dc.typeThèses de doctorat
dc.contributor.jurypresidentMosbah, Mohamed
bordeaux.hal.laboratoriesThèses de l'Université de Bordeaux avant 2014*
bordeaux.hal.laboratoriesThèses de l'université de Bordeaux 1
bordeaux.hal.laboratoriesLaboratoire bordelais de recherche en informatique
bordeaux.institutionBordeaux INP
bordeaux.institutionUniversité de Bordeaux
bordeaux.type.institutionBordeaux 1
bordeaux.thesis.disciplineInformatique
bordeaux.ecole.doctoraleÉcole doctorale de mathématiques et informatique (Talence, Gironde)
star.origin.linkhttps://www.theses.fr/2011BOR14426
dc.contributor.rapporteurChevrier, Vincent
dc.contributor.rapporteurJoly, Philippe
bordeaux.COinSctx_ver=Z39.88-2004&rft_val_fmt=info:ofi/fmt:kev:mtx:journal&rft.title=Segmatation%20multi-agents%20en%20imagerie%20biologique%20et%20m%C3%A9dicale%20:%20application%20aux%20IRM%203D&rft.atitle=Segmatation%20multi-agents%20en%20imagerie%20biologique%20et%20m%C3%A9dicale%20:%20application%20aux%20IRM%203D&rft.au=MOUSSA,%20Richard&rft.genre=unknown


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