Segmentation du contour de l'endocarde sur des séquences d'images d'échographie cardiaque

Jérome Lebossé (1) , François Lecellier (1) , Marinette Revenu (1) , Eric Saloux (2)

1 Equipe Image - Laboratoire GREYC - UMR6072
2 CHU Caen

La segmentation d'images échocardiographiques fait l'objet de nombreuses recherches. Cet article propose une méthode utilisant les Modèles Actifs de Mouvement et d'Apparence (AAMM) combinés avec une prise en compte de la sémantique de l'image. Les AAMM peuvent modéliser les différents paramètres de l'image comme la forme du ventricule gauche, sa texture interne et l'aspect temporel des images. Concernant la sémantique de l'image, nous avons inclus la texture du myocarde dans le modèle. L'écart entre la segmentation experte et la segmentation automatique a ensuite été déterminé par des mesures telles que la mesure de Vinet et la distance de Hamming et des mesures morphologiques. Nous avons donc pu vérifier que nos résultats sont proches de la segmentation experte.

Domaines: Traitement des images [eess.IV]

Jérome Lebossé, François Lecellier, Marinette Revenu, Eric Saloux. Segmentation du contour de l'endocarde sur des séquences d'images d'échographie cardiaque. GRETSI 2005, 2005, Louvain-la-Neuve, Belgique. pp.537-540. ⟨hal-00022748⟩