Recalage d’images échographiques par apprentissage pour l’échographie 3D main libre sans capteur de position

Résumé

L’échographie 3D main libre sans capteur de position est une approche permettant la reconstruction de volumes échographiques par l’analyse du contenu des images d’une séquence acquise sans contrainte avec le matériel conventionnel 2D. La corrélation entre les images permet en effet de déduire la distance les séparant grâce à un modèle de décorrélation du speckle, tandis que les méthodes conventionnelles de recalage permettent d’estimer le mouvement dans le plan des images. La complexité du mouvement main libre engendre cependant des erreurs dans l’estimation du déplacement de la sonde, du fait des sources multiples de décorrélation. Ce mémoire présente d’abord une étude de ces erreurs grâce à des expérimentations réalisées sur des paires d’images synthétiques. Cette étude permet de confirmer l’hypothèse qu’une grande partie des erreurs sont systématiques et qu’il existe une relation entre ces erreurs et les valeurs réelles du déplacement. Par la suite, une méthode permettant de modéliser cette relation est présentée, dans le but de corriger les estimations. La modélisation est réalisée par apprentissage bayésien de régression par Machine à Vecteurs de Pertinence. Les expérimentations sur imagerie synthétique ont permis de démontrer la validité de cette nouvelle méthode : les résultats montrent en effet une réduction significative des erreurs par rapport à la méthode conventionnelle.

Date	24 août 2012
langue originale	Français
Établissement diplômant	École de technologie supérieure
Superviseur	Catherine Laporte (Directeur(-trice))