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    Segmentation 3D multi-objets d'images scanner cardiaques : une approche multi-agents

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    International audienceNous proposons une nouvelle méthode de segmentation permettant une détection multi-objets, semi-interactive et à caractère générique, appliquée à l'extraction de structures cardiaques en imagerie scanner multibarettes. L'approche proposée repose sur l'élaboration d'un schéma multi-agents combiné à une méthode de classification supervisée qui permet l'introduction d'a priori dans le processus de segmentation ainsi que des temps de calcul rapides. Le système multi-agents proposé est centralisé autour d'un agent communiquant qui contrôle une population d'agents situés dans l'image dont le rôle est d'assurer la segmentation au moyen d'interactions de type coopératif et compétitif. La méthode proposée a été testée sur plusieurs bases de données patient. Quelques résultats représentatifs sont finalement présentés et discutés

    Acquisition, visualisation et reconstruction 3D de données anatomiques issues de dissection (application aux fibres blanches cérébrales)

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    Dans cette thèse, nous présentons un système complet permettant de sauvegarder un processus destructif tel qu'une dissection anatomique. Nous proposons une méthode depuis l'acquisition 3D des données jusqu'à la visualisation interactive et immersive, dans le but de créer une vérité terrain. L'acquisition 3D regroupe l'acquisition de la géométrie par scanner laser (maillage) ainsi que de l'information de couleur par le biais d'un appareil photo haute résolution (texture). Ce processus d'acquisition et répété au cours de la dissection du spécimen. Les différentes acquisitions du spécimen sont représentées par des surfaces 3D texturées. Elles sont ensuite recalées entre elles. Un expert anatomiste peut alors explorer ces différentes étapes de dissections modélisées dans une visualisation immersive en utilisant du matériel d'interaction (bras haptique). Un outil d'étiquetage permet une segmentation manuelle précise de régions d'intérêt visibles sur chacune des surfaces 3D. Un objet tridimensionnel peut ensuite être reconstruit et proposé à l'utilisateur sur la base des zones d'intérêt étiquetées. Le but étant de créer des vérité terrains afin de confronter des résultats issus de modalités d'acquisition volumiques (IRM). Nous montrons l'application de la méthode à la reconstruction de faisceaux de fibres blanches humaine dans le but de valider des résultats de tractographie.In this thesis, we present a system to keep track of a destructive process such as a medical specimen dissection, from data acquisition to interactive and immersive visualization, in order to build ground truth models. Acquisition is a two-step process, first involving a 3D laser scanner to get a 3D surface, and then a high resolution camera for capturing the texture. This acquisition process is repeated at each step of the dissection, depending on the expected accuracy and the specific objects to be studied. Thanks to fiducial markers, surfaces are registered on each others. Experts can then explore data using interaction hardware in an immersive 3D visualization. An interactive labeling tool is provided to the anatomist, in order to identify regions of interest on each acquired surface. 3D objects can then be reconstructed according to the selected surfaces. We aim to produce ground truths which for instance can be used to validate data acquired with MRI. The system is applied to the specific case of white fibers reconstruction in the human brain.TOURS-Bibl.électronique (372610011) / SudocSudocFranceF

    Utilisation de la notion de région d'intérêt pour la visualisation tridimensionnelle d'images médicales

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    Un des problèmes de la visualisation d'images médicales est de pouvoir manipuler en temps réel des données tridimensionnelles en conservant le maximum d'information. Or, grâce à l'avancement des techniques d'acquisition, ces données sont de plus haute définition et nécessitent plus de mémoire pour les stocker et les traiter. Des techniques de visualisation innovantes sont alors nécessaires pour naviguer de façon efficace dans les données. Une méthode couramment utilisée est d'employer une représentation multi-résolution des données afin de pouvoir manipuler les données en basse résolution et de pouvoir obtenir une haute résolution lorsque l'on fixe le poit d'observation. Or, toutes les régions des données n'ont pas la même importance. En effet certaines zones sont indispensables à un bon diagnostique et sont appelées régions d'intérêt. Les autres régions, appelées contexte, sont toutefois nécessaires pour permettre de bien situer ces régions d'intéret

    Contributions pour les applications de réalité augmentée. Suivi visuel et recalage 2D. Suivi d'objets 3D représentés par des modèles par points

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    Cette thèse présente plusieurs méthodes de recalage pour les applications de réalité augmentée (R.A.). Nous décrivons d'abord des expériences de R.A. utilisant des recalages et suivis uniquement 2D. Nous nous intéressons ensuite au suivi visuel d'un objet naturel dont on connaît un modèle 3D et dont l'image peut ainsi être augmentée avec une cohérence spatiale et temporelle. Dans une première partie, nous proposons d'abord d'utiliser un recalage homographique en temps-réel pour augmenter des séquences filmées par une caméra en rotation autour de son centre optique. Dans une autre application, des transformations non rigides sont calculées hors ligne pour augmenter les images naturelles des parois gravées d'une grotte préhistorique. Le recalage géométrique des interprétations graphiques d'un préhistorien permet de créer un logiciel de découverte interactive des parois. Dans la seconde et majeure partie de ce travail, nous partons des méthodes de suivi 3D de l'état de l'art prises parmi les plus performantes. Ces méthodes consistent à suivre un objet naturel connaissant sa représentation par un maillage 3D. Nous proposons une approche de suivi visuel 3D utilisant quant à elle des modèles par points de l'objet. Ce type de modèle, caractérisé par l'absence de topologie, est encore peu utilisé en vision par ordinateur mais il présente une souplesse intéressante par rapport aux modèles constitués de facettes. La méthode de suivi que nous proposons consiste à interpréter des mises en correspondances 2D entre points d'intérêt en termes de variations de positions 3D. Le processus d'estimation sous-jacent utilise des champs de mouvements déduits des modèles 3D par points et des reconstructions par Moving Least Squares et splatting. Ces techniques développées par la communauté d'informatique graphique s'attachent à reconstruire localement (explicitement ou implicitement) la surface de l'objet à suivre et certains attributs dénis de manière éparse sur le nuage de points. Nous les adaptons à l'interpolation des champs de mouvements. L'avantage de notre approche est d'aboutir à un algorithme enchaînant quelques étapes d'estimation linéaires pour la détermination du mouvement 3D inter-images. Notre technique de résolution est intégrée à une adaptation originale d'un algorithme de suivi visuel de l'état de l'art qui repose sur un suivi hybride, combinant les informations issues de l'image précédente et celles apportées par des images clés acquises hors ligne. Une des particularités de notre implantation vient aussi de l'exploitation des capacités des unités de calcul graphiques (GPU) modernes pour les parties critiques de l'algorithme (extraction de points d'intérêt, appariement et calcul de champs de mouvements)

    Un système d'aide à la visualisation interactive de logiciels

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    Mémoire numérisé par la Division de la gestion de documents et des archives de l'Université de Montréal

    Modélisation interactive : amélioration du processus de reconstruction d'un modèle 3D par la compression temps réel

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    Tableau d’honneur de la Faculté des études supérieures et postdoctorales, 2008-2009Ces travaux présentent un système interactif de modélisation 3D multirésolution permettant la compression en temps réel de la surface à reconstruire. Les principaux avantages de ce système par rapport à ceux présentés dans le passé sont de pouvoir localement reconstruire la surface à différents niveaux de résolution et de compresser la surface durant l'acquisition des données brutes. Cette utilisation judicieuse de la mémoire rend désormais possible la modélisation d'objets de plus grande taille ou à une résolution plus élevée. Le document est divisé en trois parties. Tout d'abord, nous ferons un retour sur la représentation de surface qui est à la base du système proposé : le champ vectoriel. Nous montrerons tous les avantages d'une telle représentation dans le contexte de la modélisation interactive. Par après, nous aborderons le développement de la représentation multirésolution s'inspirant du champ vectoriel et permettant la compression en temps réel. Nous verrons comment il est possible de faire cohabiter différents niveaux de résolution à l'intérieur d'une même structure de données tout en conservant une représentation cohérente de la surface. Ensuite, nous expliquerons tous les algorithmes nécessaires à la compression en temps réel. La dernière partie de ces travaux aborde la mise au point d'un module de visualisation permettant d'afficher l'état de la surface multirésolution durant l'acquisition des données brutes. L'approche utilisée repose sur une technique de lancer de rayons et offre une grande qualité de rendu tout en conservant l'interactivité du système
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