La segmentation et la caractérisation des déformations d'organes à tissus mous à partir de l'IRM : applications à l'imagerie du muscle et à l'imagerie pelvienne

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Abstract
Le déploiement de méthodes d’anatomie computationnelle demeure limité pour l'exploration des organes à tissus mous, notamment dans le cadre des deux contextes applicatifs abordés dans cette thèse que sont l'étude des troubles du plancher pelvien et des maladies neuromusculaires via l'imagerie par résonance magnétique (IRM). Dans ces domaines, l'étape de segmentation est essentielle pour la caractérisation des altérations physiologiques au sein des organes d'intérêt. Le manque de méthodes automatiques robustes freine les recherches cliniques sur de larges populations. La première contribution de cette thèse a été le développement d'une approche de segmentation supervisée basée sur des méthodes de propagation par recalage difféomorphique d'images afin de simplifier la segmentation de séries d'images présentant une continuité d'informations entre ses images successives. En réduisant considérablement l'implication manuelle d'un opérateur et en fournissant un résultat robuste et précis, cette méthode a été validée pour la segmentation des muscles squelettiques ainsi que de la vessie dans des contextes pathologiques. Dans le versant musculaire de cette thèse, notre méthode a également été étendue pour le suivi longitudinal des patients et a directement été appliqué dans plusieurs études cliniques afin de caractériser différentes maladies neuromusculaires via des scores issus de l'IRM quantitative. Dans le contexte des troubles de la statique pelvienne, l'association de notre approche de segmentation avec des méthodes avancées d'imagerie dynamique et de recalage de points a permis la première visualisation dynamique 3D d'organes pelviens pendant un exercice de charge

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