Objectifs
Le but de ce travail est de modéliser la statistique du premier ordre du signal échographique à l'aide d'une distribution statistique a priori. Ce modèle peut être intégré dans un formalisme de segmentation afin de proposer un outil adapté à la détection de structures cardiaques en imagerie échographique
Méthode
A partir de la physique de la formation de l'image ultrasonore, un modèle statistique basé sur les K-distributions, permettant la modélisation conjointe des régions sanguines et myocardiques dans l'image RF a été développé
Figure 1: Modélisation de l'histogramme d'une structure cardiaque (entourée par la courbe noire) à partir des données RF correspodantes. Image de droite: histogramme de la région RF avec les distributions KRF et Gaussienne généralisée associées
Résultats
L'intégration du modèle de Gaussienne généralisé dans une approche de segmentation a permis d'obtenir un outil fiable de détection des structure cardiaques en imagerie échocardiographique
Figure 2: Segmentation d'une image échocardiographique acquise in vivo en orientation parasternale grand axe. Image de gauche: segmentation obtenue en utilisant une distribution standart (Rayleigh) sur l'image enveloppe. Image centrale: géometrie d'acquisition (Extrait de Yale Atlas of Echo). Image de droite: segmentation obtenue en utilisant une Gaussienne Généralisée