Isoler une structure anatomique ou pathologique dans une image médicale est une tâche effectuée tous les jours par les praticiens hospitaliers. Pourtant, dans un grand nombre de cas, celle-ci s’avère incroyablement complexe lorsqu’il s’agit de délinéer précisément cette structure dans l’image au point que les contours tracés par deux experts peuvent varier significativement. Cette différence d’estimation ne prête pas à conséquence pour une rapide inspection visuelle des images médicales, mais ce manque de reproductibilité et le temps requis pour isoler chaque structure est un obstacle majeur pour une pratique plus quantitative et personnalisée de la médecine.
C’est pourquoi, depuis près de 20 ans, sont développés des algorithmes de segmentation d’images permettant de détecter et d’isoler des structures anatomiques, souvent de manière semi-automatique afin de profiter de l’expertise de l’utilisateur. Ces algorithmes incorporent et combinent explicitement ou implicitement des informations sur l’apparence et la forme des organes mais aussi sur les rapports anatomiques entre ces structures. L’existence d’une forme caractéristique pour un grand nombre d’organes est à la base de l’anatomie computationnelle et constitue assurément une caractéristique importante pour les reconnaitre et les isoler dans une image médicale.
L’objectif de cet exposé est d’explorer les différentes manières d’incorporer la géométrie des organes pour segmenter des images médicales. Ainsi, lorsqu’une simple hypothèse de régularité géométrique de forme est considérée, celle-ci peut se traduire par une contrainte de connexité entre les nœuds d’un graphe. Par contre, lorsque l’on fait l’hypothèse de l’existence d’une forme moyenne, alors des représentations géométriques plus complexes sont nécessaires sous la forme de fonctions implicites ou encore de maillages. Le choix de cette représentation de forme est important et l’utilisation de maillages simplexes pour la reconstruction d’organes sera particulièrement illustrée. Enfin, la conclusion de cet exposé abordera la relation subtile entre forme et image et sa formulation depuis un paradigme déterministe vers un cadre probabiliste.
