Anatomie du cerveau

Anatomie du cerveau

Fonctionnement :

Tout d‟abord le patient est placé au centre d‟un court anneau d‟environ 70 cm dediamètre. Il est allongé sur une table qui se déplace dans le sens longitudinal à l‟intérieur de l‟anneau. Un tube émetteur de rayons X (Le tube Rx sur la figure ci-dessous «Figure 1.9 ») tourne autour du patient et génère un faisceau d‟une épaisseur de 1 à 10 millimètres. En face du tube sont disposés des milliers de détecteurs qui vont mesurer l‟intensité résiduelle du faisceau qui a traversé le corps. Un détecteur électronique mesure l‟intensité de départ du faisceau des rayons X émis par le tube à rayons X. Ensuite il balaye point par point la tranche du corps à examiner en effectuant une rotation complète degré par degré.

Atouts et inconvénients :

Le scanner est un appareil très utilisé dans le milieu médical. Il sert surtout pour diagnostiquer des tumeurs, lésions et fractures. Sa résolution temporelle est de l’ordre de quelques secondes ou millisecondes suivant la partie du corps à étudier et sa résolution spatiale est excellente puisqu’elle permet des coupes du corps humain de l’ordre du millimètre. Toutefois cette technique est purement anatomique et ne donne pas de renseignements sur les fonctions cérébrales. Mais l’inconvénient majeur du scanner X est la grande dose de rayons X reçu par le patient; il faut tout de même savoir que les cellules nerveuses sont peu sensibles aux radiations

Atouts et inconvénients :

L‟IRM a une capacité à réaliser des coupes dans tous les plans de l‟espace et permet une ébauche de caractérisation tissulaire (eau, graisse, sang, os, etc.). Cette technique n‟utilise pas les,rayons X mais les propriétés magnétiques du corps humain. L‟IRM permet d‟obtenir des coupes dans tous les plans de l‟espace avec une différenciation importante tissulaire et des différents milieux (Figure 1.14). D‟autre part, Cette technique permet de représenter avec une grande précision anatomique l‟intérieur du corps dans toutes les directions et même en volume, sans la moindre conséquence pour le patient. Grâce aux contrastes, on décèle les plus petites tumeurs, les plus petits angiomes ou accidents vasculaires etc. L‟un des avantages de l‟IRM est l‟absence d‟injection de traceur extérieur. Par ailleurs, les rayonnements sont totalement inoffensifs.

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Table des matières

Introduction générale
1. Contexte générale
2. Problématique.
3. Organisation du manuscrit
Chapitre 01 : Anatomie du cerveau, les pathologies cérébrales et l’IRM
1 .Introduction
2. L’anatomie du cerveau.
2.1 .Quelques éléments d’anatomie cérébrale
2.1.1. Description
2.1.2. Observation du cerveau .
2.2. Les régions à détecter par les méthodes de segmentation
2.3. Variabilité morphologique interindividuelle.
3. les différentes modalités.
3.1. Introduction
3.2. Les modalités d’observation du cerveau
3.2.1. Imagerie Anatomique :
3.2.2. Imagerie fonctionnelle
4. Les différentes Pathologies cérébrales
4.1.La maladie d’Azenheimer
4.2. Démarche diagnostique pour la sclérose en plaques
5. Les Tumeurs cérébrales
5.1. Définitions
5.1.1. Tumeur cérébrale
5.1.2. Tumeurs cérébrales bénignes et malignes :
5.1.3. Diagnostic radiologique d’une tumeur cérébrale :
5.2. Classifications des tumeurs cérébrales
5.2.1. Principaux tumeurs primitives (classification) :
5.2.2. Classification des tumeurs en fonction de leurs emplacements
5.2.3. Classification des tumeurs en fonction de leur apparence radiologique
6. Conclusion
Chapitre 02 : État de l’art sur les techniques de segmentation
1.Introduction
2. Prétraitement d’images
2.1. Le Filtrage
2.1.1. Filtrage Gaussien
2.1.2. Moyennage.
2.1.3. Filtre médian .
3. Qu’est-ce que la segmentation ?
4. la Segmentions d’images cérébrales .
4.1. Le But de la Segmentions d’images cérébrales
4.2. La segmentation automatique des IRM cérébrale
4.3 Difficultés liées à la segmentation des images cérébrales
5 .Les différentes approches de segmentation : Etat de l’art.
5.1.Région
5.1.1.Classification par les Réseaux de neurones.
5.1.2. Classification par K-Means(K-Moyens)
5.1.3. C-moyennes floues.
5.1.4. Croissance de régions.
5.1.5. Champs Aléatoires de Markov.
5.2 Contour
5.2.1 Espace –échelle
5.2.2 Méthodes dérivatifs
5.3. Approches Structurelles
5.3.1 Opérateurs Morphologique
5.3.2 Ligne de Partage des Eaux .
5.4. Forme
5.4.1 Contours Actifs.
5.4.2 Modèle actif de forme
5.4.3.Modèle actif d’apparence (AAM)
5.5 Théorie des Graphes.
5.5.1 Les Graph Cuts
6. Evaluation de la segmentation
7. Conclusion.
Chapitre 03 : Contribution, Tests et résultats
1.Introduction
2. Notre Contribution
3. Base d’images.
3.1. Interprétation par l’expert
4. Prétraitement
5. Segmentation
6. Croissance de régions (Growing-Region)
6.1.1. Points de départ
6.1.2. Croissance (growing)
6.2. Analyse des résultats.
7. Les modèles actifs de forme (ASM).
7.1. Construction du modèle de forme moyen.
7.2 Recherche de l’objet dans une nouvelle image
7.3. Base d’Apprentissage
7.4. Cas n°1 : Sujets Pathologiques
7.5. Cas n°2 -Sujets Sains
7.6.Analyse des résultats
8. Modèles actifs d’apparence (AAM)
8.1 Construction du Modèle statistique de texture.
8.2. L’Analyse Combinée (texture/forme)
8.3 Recherche de l’objet dans une nouvelle image
8.4. Cas n°1 : Sujets Pathologiques
8.5. Cas n°2 : Sujets Sains
8.6-Analyse des résultats :
9. Comparaison des trois méthodes et l’évaluation quantitative des performances
9.1. Discutions des résultats
9.2. Comparaison globale.
9.3. Environnement de programmation
10. Conclusion.
Conclusion générale et Perspectives
Bibliographi