Segmentation automatique d'images à faible résolution et faible contraste : Application à l'IRM cardiaque du petit animal

Abstract

Nous proposons une nouvelle approche pour la segmentation automatique des contours myocardiques sur des IRM de rats afin de permettre dans un travail ultérieur la quantification de l'infarctus du myocarde chez le rongeur. Dans ce travail, nous adaptons à la qualité des images, un modèle de contours actifs classique dirigé par un champ de vecteurs gradient (gradient vector flow ou GVF). Un filtre gaussien, dont la variance est déterminée automatiquement, constitue l'étape de prétraitement. L'initialisation automatique du contour initial est basée sur la localisation des lignes de fond de vallées du GVF. Deux processus de contours actifs continus sont ensuite mis en oeuvre avec au départ de leur évolution, une force ballon négative pour diriger le premier vers l'endocarde et une positive pour celui dédié à l'épicarde. Ce double processus de segmentation est testé et évalué sur différents types d'acquisition en IRM cardiaque