TH`ESE Cédric CLOUCHOUX LOCALISATION ET ...

1.3. Localisation et mise en correspondance 25
éléments caractéristiques.
Des caractéristiques anatomiques, comme les contours du cerveau, la surface
ou des sillons sont extraites et recalées par déformation fluide, utilisant des
termes de régularisation ou de lissage, ou contraint par une fonction de coût
[Christensen, 1999, Davatzikos and Bryan, 1995, Thompson and Toga, 1996,
Vercauteren et al., 2007]. La contrainte de lissage renforce la continuité et
préserve la topologie. L’un des problèmes de ces méthodes intervient si le nombre
de contraintes est insuffisant, où plusieurs solutions peuvent être trouvées, en
particulier aux endroits très peu contraints, pouvant ainsi entraîner d’importantes
erreurs anatomiques.
Les algorithmes basés sur l’intensité
Ce type de méthode propose de recaler les volumes en utilisant une mesure de
leur similarité d’intensité, et une transformation non rigide. Cette transformation
doit maximiser la mesure de similarité, tout en restant régulière, c’est-à-dire
qu’elle ne doit pas transformer trop brutalement le volume. Globalement, ce
genre d’algorithme a pour but de minimiser une fonction d’énergie composée
de deux termes, l’un pour la mesure de ressemblance des deux volumes, l’autre
représentant une énergie de régularisation (contrainte pour adoucir la transformation).
Un autre type de recalage basé sur l’intensité se déroule alternativement en
deux étapes : d’une part, on cherche à trouver les correspondances entre les deux
volumes, en utilisant l’intensité, et d’autre part on veut trouver une transformation
T qui approxime ces différences [Crivello et al., 2002, Cathier et al., 1999].
Les logiciels de neuroimagerie les plus utilisés utilisent des méthodes
de recalage basées sur l’intensité, plutôt que sur des marqueurs ou des caractéristiques
anatomiques : SPM2 (www.fil.ion.ucl.ac.uk/spm/spm2.html),
AIR (http ://bishopw.loni.ucla.edu/AIR5/index.html), FSL
(http ://www.fmrib.ox.ac.uk/fsl/), AutoReg (module de mritotal) et ANI-
MAL (http ://www.bic.mni.mcgill.ca/software). SPM2, l’une des suites
logicielles les plus utilisées, comprend un algorithme de recalage non-linéaire
qui modèlise les déformations comme une combinaison linéaire de fonctions de
bases. Les paramètres représentent les déformations dans 3 directions orthogonales
[Ashburner and Friston, 1999, Friston et al., 1995]. L’algorithme minimise
simultanément la somme des différences au carré entre l’intensité des voxels des
deux images, et les énergies des champs de déformation. AIR alignwarp est un
algorithme polynomial qui minimise également la somme des différences au carré
entre les voxels [Woods, 1999]. ANIMAL est un algorithme linéaire global où la