Intération du modèle du signal IRM pour la correction du mouvement et segmentation d'images automatisée : application à la thermométrie cardiaque

Les travaux présentés dans ce manuscrit s’inscrivent dans un projet de thermométrie cardiaque par IRM. L’objectif de cette approche est de monitorer en temps réel le traitement des arythmies cardiaques par ablation thermique. Dans la chaine de traitement utilisée, des méthodes de recalage d’images doivent être implémentées afin d’assurer un suivi exploitable de l’ablation. En effet, les mouvements des différents organes localisés dans la (les) coupe(s) d’imagerie ont un impact sur la précision de la thermométrie IRM. Les méthodes d’estimation de mouvement doivent cependant être robustes aux différents artefacts (faible SNR, flux sanguin dans les cavités cardiaques, etc.) et utilisables en pseudo temps réel (10 images/seconde). Les travaux présentés dans ce manuscrit se concentrent sur la robustesse des méthodes de recalage d’images. Tout d’abord, le bruit inhérent aux images IRM a été intégré à l’estimation de mouvement. Ceci permet de pondérer localement les voxels de l’image dans le calcul du déplacement. Ensuite, une annulation numérique du signal chaotique du sang à l’intérieur du ventricule gauche est proposée via une segmentation semi-automatique de celuici à base de modèle déformable. Un nouveau terme, issu de la probabilité d’appartenir à ce ventricule, a été ajouté dans l’algorithme de contour actif. Les méthodes proposées apportent une amélioration de la qualité de l’estimation du mouvement. Elles sont adaptées à la chaine de traitement de thermométrie afin de les rendre automatiques dans la phase d’ablation thermique de la procédure. De plus, ces méthodes répondent aux contraintes de temps réel de la thermométrie IRM