Soutenance de Thèse de Doctorat

Le 18 decembre 2009 à 14h30, dans la salle 12 du bâtiment 32 B, Dorota Duda soutient son Doctorat, en cotutelle avec l'Université  polytechnique de Bialystok, Pologne, "Mention Traitement du Signal et Télécommunications" intitulé : Classification d'images medicales basee sur l'analyse de texture.

Le Jury est composé de : Alain Hillion Professeur à  Telecom Bretagne, Jean-Marc Constans, Praticien Hospitalier au CHU de Caen, Leon Bobrowski, Professeur à l'Université Polytechnique de Bialystok, Pologne, Jean-Louis Coatrieux, Directeur de Recherche INSERM, Université de Rennes 1, Johanne Bézy-Wendling, MC, Université de Rennes 1


Résumé:
Le premier objectif de cette thèse est de proposer des méthodes de caractérisation des tissus, à partir d’un ensemble d’images, représentant, chacune, une propriété particulière du tissu. Ces méthodes consistent en une analyse simultanée des textures, représentées sur des images différentes, mais correspondant toutes à une même partie de l’organe. Elles permettent de caractériser les changements des propriétés de tissus, résultant de modifications déterminées des conditions d’acquisition des images.

Le deuxième objectif est l’implémentation des méthodes proposées. L’application créée permet, à l’utilisateur, de définir lui-même les relations qu’il souhaite mettre en évidence entre les propriétés variables de la texture, dynamique.

La méthode proposée a été appliquée pour la reconnaissance des tissus hépatiques sur des images TDM. Trois moments d’acquisition ont été considérés : sans injection de produit de contraste et, après son injection, à deux phases de sa propagation (artérielle, portale). Cette méthode a permis de caractériser les changements de propriétés de tissu hépatique, résultant des changements de concentration de produit de contraste dans les vaisseaux de foie.

Les résultats présentés concernent la classification de quatre types de tissu hépatique (parmi eux – deux types tumeurs) caractérisés, soit par des paramètres de texture, correspondant à une seule image et à un seul moment d’acquisition, soit par des paramètres obtenus par la méthode proposée (vecteurs multiphasiques). La qualité de la classification augmente considérablement, si les tissus sont caractérisés à partir de trois images, correspondant aux trois moments d’acquisition.