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Fiche détaillée Thèses
Université Joseph-Fourier - Grenoble I (09/02/1998), Montanvert Annick (Dir.)
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Extraction de surfaces à partir d'images tridimensionnelles : approche discrète et approche par modèle déformable
Jacques-Olivier Lachaud1

Cette thèse porte sur l'extraction de représentations géométriques à partir d'images tridimensionnelles. Ces représentations ont d'importantes applications dans les domaines médicaux (examen non invasif et simulation, détection de pathologies, chirurgie assistée par ordinateur, fabrication de prothèses, etc) et biologiques (analyse des structures microscopiques et de leur fonctionnement). Deux approches peuvent être suivies~ : - Les méthodes de reconstruction discrète fournissent rapidement une représentation géométrique de ces données, mais laissent de côté l'aspect segmentation de l'image en ses constituants. Parmi ces méthodes, les plus utilisées sont~ : le marching-cubes, qui construit une surface triangulée, et le suivi de surface, qui délimite une surface digitale. En introduisant des considérations de topologie digitale, nous montrons l'équivalence de ces deux représentations. De cette manière, leurs propriétés respectives peuvent être combinées efficacement. - Les méthodes basées sur les modèles déformables réunissent les opérations de segmentation et de reconstruction en un seul processus~ : le modèle recherche les constituants de l'image en se déformant sous l'action de contraintes externes, issues de l'image, et internes, dérivées de sa structure géométrique. Les modèles existants sont souvent limités à l'extraction de formes simples. Nous proposons un modèle déformable générique, basé sur une triangulation de surface, et capable d'adapter automatiquement la topologie de sa maille aux déformations imposées à sa géométrie. Cette capacité permet au modèle d'appréhender les formes arbitrairement complexes de l'image et de les extraire de l'esquisse aux détails par une approche multi-résolution. Enfin, nous présentons l'application de ce modèle à des données biomédicales de modalités variées. Les résultats sont comparés à ceux obtenus par reconstruction discrète, puis combinés afin de tirer parti des avantages spécifiques des deux approches.
1 :  TIMC-IMAG - Techniques de l'Ingénierie Médicale et de la Complexité - Informatique, Mathématiques et Applications, Grenoble
INFODIS
analyse d'images tridimensionnelles – modèle déformable – segmentation – maille adaptative – reconstruction discrète – topologie variable – marching cubes – multi-résolution

Surface extraction from three-dimensional images : discrete approach and deformable model approach
This thesis is about the recovery of geometric representations from three-dimensional images. These representations are critical in many medical applications (surgical planning and simulation, intra-operative navigation, prosthesis manufacturing, etc) ; in cellular biology, they help in understanding the organization and metabolism of microscopic entities. Two approaches can be undertaken : - Methods based on discrete reconstruction quickly provide geometric representations from these data, but neglect the problem of segmenting the image into its components. Two of these methods are particularly used~ : the marching-cubes, which builds a triangulated surface, and the surface tracking, which delimits a digital surface. By introducing several features of digital topology, we show that these two representations are equivalent. Therefore, their respective properties can be combined efficiently. - Methods based on deformable models gather the operations of segmentation and reconstruction into a single process : models seek image components by deforming their shape according to external forces, computed from the image, and internal constraints, derived from their geometric structure. Existing models are often restricted to the recovery of simple shapes. We propose a generic deformable model, based on a triangulated surface, which can automatically adapt its mesh topology to the deformations of its geometry. With this ability, the model can track and recover arbitrarily complex shapes of images and carry out their coarse-to-fine extraction with a multi-resolution approach. Finally, we exhibit the potentialities of this model on biomedical data coming from various modalities. The results are compared with the ones obtained by discrete reconstruction, and then combined to take advantage of the characteristics of both approaches.
3D image analysis – deformable model – segmentation – adaptive mesh – digital reconstruction – variable topology – marching cubes – multi-resolution