Segmentation d'images ultrasonores par les régions actives géodésiques

RésuméDans cette étude, nous nous intéressons à la segmentation du thrombus dans une image ultrasonore veineuse in vivo. L'évaluation de la taille du thrombus est un élément déterminant dans le diagnostic et le suivi des maladies cardiovasculaires. L'objectif de cet article est de développer un algorithme de segmentation utilisant, d'une façon originale, le modèle de régions actives géodésiques. Cet algorithme tient compte, à la fois des informations contours et région en exploitant leurs propriétés statistiques. Pour cela, l'information région est approchée par un modèle de distribution de niveaux de gris de la région et l'estimation des contours est faite par la méthode des ensembles de niveaux à partir d'une courbe initiale. Nous avons appliqué notre algorithme à des images ultrasonores réelles, images échotomographiques veineuses in vivo (mode-B) présentant un thrombus que nous cherchons à isoler. Les résultats expérimentaux obtenus illustrent bien les bonnes performances de notre algorithme pour détecter et localiser le thrombus, et montrent aussi que notre méthode est bien adaptée à la segmentation des images ultrasonores.

This work is devoted to the segmentation of thrombosis in vivo venous ultrasound image. The evaluation of thrombosis size is of a big interest for the diagnosis of cardiovascular diseases. In this paper a new segmentation method for ultrasound images is developed, employing a geodesic active region model. This approach takes account both of boundary and region information using their statistical properties. The region information is approached with grey level distribution model and the estimation of the boundaries is based on the evolution of an initial curve using a level set method. The developed algorithm is tested on real B-mode ultrasound images, in vivo thrombus vein echotomographic images, to isolate the thrombus. The obtained experimental results have confirmed the ability of this approach to bound effectively the thrombus, and they pointed out also that the proposed method is adapted for ultrasound image segmentation.