The noninvasive evaluation of the cardiac function presents a great interest for the diagnosis of cardiovascular
diseases. Cardiac tagged MRI allows the measurement of anatomical and functional myocardial parameters. This
protocol generates a dark grid which is deformed with the myocardium. As a consequence, the tracking of the grid
allows the displacement estimation in the myocardium. The work described in this paper aims to automate the
myocardial contours detection and the following of the grids of tags on Short-Axis time sequences, in order to firstly
optimize the 2D+T study of the parietal contractions and secondly make possible its clinical use. The method we have
developed for endocardial and epicardial contours detection is based on the use of texture analysis and active
contours models. Texture analysis allows us to define energy maps more efficient than those usually used in active
contours methods where attractor is often based on gradient and which were useless in our case of study. The follow-up of the grid of tags that we have implemented is based on a grid of active contours (B-snakes) which part of
the energy is issued from a particular selective diffusion process which leading equation is based on the recent work
of [8]. The results obtained with our method is fully automatic and correct on Short-Axis sequences, when previous
works on cardiac tagged MR images analysis always used manual contours detection.L'évaluation non invasive de la fonction cardiaque présente un intérêt majeur pour le diagnostic et le suivi de
pathologies cardio-vasculaires. L'IRM cardiaque marquée permet de mesurer des paramètres anatomiques
et fonctionnels du myocarde. Ce protocole fait apparaître sur les images des séquences temporelles
cardiaques Petit-Axe (PA) une grille se déformant avec le myocarde. Le suivi de cette grille permet ainsi
d'estimer le déplacement intramyocardique. L'objectif de notre étude est de rendre robuste le suivi
automatique de la grille de tags sur les séquences PA afin de mener une analyse quantitative 2D+T de la
fonction contractile du Ventricule Gauche (VG). La méthode que nous avons développée dans ce but, utilise
un modèle de contour actif sous forme de grille dont l'énergie image se construit grâce à une
diffusion sélective permettant la sauvegarde de l'information de tag au détriment du reste sur
chacune des images PA extraites des séquences IRM cardiaques marquées. Cette approche, couplée à une
détection automatique des contours du VG sur ces mêmes images, permet l'obtention de résultats
quantitatifs (paramètres cliniques) satisfaisants à la fois en terme de précision, de robustesse, de
reproductibilité et de rapidité
