A method is presented here which aims at analyzing Positon Emission Tomography difference images . This method is based on
a explicit description of the structure of the images. Positon Emission Tomography images are used to investigate the functional
organisation of the brain, looking at the cerebral blood flow . The differences between two images from the same subject lead to th e
changes of activity between two particular states . These differences, called "functional activations", are supposed to be specific o f
a particular task . The aim is then to detect functional activations while preserving individual information, unlike classical statistica l
methods which look mainly for the average information across several subjects . We then build a 3-dimensional linear scale-spac e
from the original image. Objects are extracted at each level of scale in a fully-automatic way. Then they are linked across th e
scales to get multi-scale objects in the scale-space . A vector of measures is associated to each of these multi-scale objects in order
to characterize functional activations . We present a short study to determine the relevancy of these measures and the way the y
can be used .Nous présentons ici une méthode d'analyse d'images de différence issues de la Tomographie par Emission de Positons (TEP) qui repose sur une description explicite de la structure de ces images. Les images TEP permettent, par l'intermédiaire du débit sanguin cérébral, de rendre compte de l'état fonctionnel du cerveau. En utilisant la différence entre deux images d'un même sujet, on essaye de déterminer les différences d'activité cérébrale entre deux états. Ces différences sont supposées être spécifiques d'une tâche isolée par la différence entre les deux états, et nous les appellerons « activations fonctionnelles ». L'objectif est donc de caractériser les activations fonctionnelles dans ces images de différence, tout en préservant l'information individuelle propre au sujet, ce qui n'est pas le cas des méthodes statistiques classiques, qui s'intéressent surtout à l'information moyenne sur l'ensemble des sujets. Un espace d'échelles (« scale-space ») linéaire tri-dimensionnel est d'abord construit à partir de l'image de différence originale, puis des objets sont extraits à chaque niveau d'échelle de manière entièrement automatique. ces objets sont ensuites liés dans les échelles pour former d'autres objets dans le scale-space. Des mesures sont alors définies et associées à chacun d'eux, afin de caractériser les activations fonctionnelles. Une étude sur la pertinence des objets définis et l'utilisation possible des mesures associées est présentée
