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ACHARIAN Georges

Modélisation de la détection de défauts et perception de la qualité d'images radiologiques

 

Directeur de thèse :     Christian JUTTEN

École doctorale : Electronique, electrotechnique, automatique, traitement du signal (eeats)

Spécialité : Signal, image, parole, télécoms

Structure de rattachement : Autre

Établissement d'origine :

Financement(s) : CIFRE

 

Date d'entrée en thèse : 01/01/2012

Date de soutenance : 09/10/2015

 

Composition du jury :
Christian JUTTEN, Pr UJF Grenoble, Directeur de thèse
Nathalie GUYADER, MCF UJF Grenoble, Encadrant de thèse
Jean-Michel VIGNOLLE, Ing Trixell, Encadrant de thèse
Patrick LE CALLET, Pr Univ de Nantes, Rapporteur
Vincent COURBOULAY, MCF HDR Univ La Rochelle, Rapporteur
Patrick LAMBERT, Pr Univ de Savoie, Examinateur
Chaker LARABI, MCF Univ de Poitiers, Examinateur
Florent DUPONT, Pr Univ de Lyon 1, Examinateur

 

Résumé : Depuis la fin du 20ème siècle, l'imagerie médicale s'est fortement développée et représente aujourd'hui un moyen incontournable pour le diagnostic médical. Dans le domaine de la radiologie par rayons X, de nouveaux détecteurs numériques remplacent progressivement les anciennes techniques à film et permettent d'obtenir des images de meilleure qualité. Cette thèse, préparée en collaboration entre l'entreprise Trixell, constructeur de détecteurs plats numériques pour la radiographie, et le laboratoire Gipsa-Lab, s'inscrit dans le cadre général du contrôle qualité de ces détecteurs par analyse d'images. Les applications biomédicales mettant en jeu ces appareils, sont généralement particulièrement sensibles, et le principe de « zéro défaut » est de mise quant à la qualité des produits. Malgré les différents traitements, certains défauts peuvent être présents dans les images. Cette thèse est axée sur le développement de modèles de mesure de la visibilité des défauts, en cohérence avec l'observation d'un humain. Deux approches complémentaires sont développées : la première approche basée sur des expériences psychophysiques et la seconde approche de modélisation basée sur la théorie de décision. Par rapport aux modèles de visibilité existants, notre modèle prend en compte la perception humaine et notamment les saccades et fixations oculaires dans l'analyse des images : le test de visibilité est ainsi le produit de tests de visibilité locaux, calculés aux points saillants de l'image supposés indépendants. Les résultats montrent l'intérêt de notre approche, notamment pour des détecteurs statiques. En se fondant sur les résultats et une dernière expériences d'oculométrie, cette thèse suggère en perspective la prise en compte d'autres caractéristiques comme le nombre de fixations oculaires, et leur durée.


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