Segmentation interactive d'images cardiaques dynamiques.

This thesis focuses on the spatio-temporal and interactive segmentation of dynamiccardiac images. It is a part of the ANR 3DSTRAIN project of program "Technologiesfor Health and Autonomy" which aims to estimate full, dense and on several3D+t imaging modalities (such as Magnetic Resonance Imaging (MRI), Single PhotonEmission Computed Tomography (SPECT) and echocardiography) the indexof deformation of the heart muscle : the strain. The strain estimation requires asegmentation step which must be as precise as possible to provide a good estimationof this index. Our work was focused on two main areas : (1) the development of asegmentation model conforms to the shape of the heart muscle and (2) the abilityto interactively and intuitively correct the segmentation's result obtained with thismodel.La thèse porte sur la segmentation spatio-temporelle et interactive d'images cardiaquesdynamiques. Elle s'inscrit dans le projet ANR 3DSTRAIN du programme"Technologies pour la Santé et l'Autonomie" qui a pour objectif d'estimer de façoncomplète, dense et sur plusieurs modalités d'imagerie 3D+t (telles que l'imageriepar résonance magnétique (IRM), la tomographie par émission monophotonique(TEMP) et l'échocardiographie) l'indice de déformation du muscle cardiaque : lestrain. L'estimation du strain nécessite une étape de segmentation qui doit être laplus précise possible pour fournir une bonne évaluation de cet indice. Nos travauxse sont orientés sur deux axes principaux : (1) le développement d'un modèle desegmentation conforme à la morphologie du muscle cardiaque et (2) la possibilitéde corriger interactivement et intuitivement le résultat de la segmentation obtenuegrâce à ce modèle