HAL Id: tel-01266892
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applications
Vincent Barra
To cite this version:
Vincent Barra. Fusion d’images 3D du cerveau : étude de modèles et applications. Traitement du signal et de l’image [eess.SP]. Université d’Auvergne, 2000. Français. �tel-01266892�
Thèse
P r é s e nt é e à l' U n iv e r s it é d 'A u v e r g ne p ou r l ' o bt e nt i o n du g r a d e d e D oc t eu r d ' U ni v e rs it é S p é c i a li t é : I nf o rm at i q u e et T r a it em e nt d' Im ag es F or m a ti o n D oc t o r a le : I nf orm at i q u e e t I n g é n ie r i e s o u t e n u e l e 1 0 j u il le t 20 0 0 p a rIngénieur en Mathématique et Modélisation
Fusion d’Images 3D du Cerveau : Etude de Modèles et
Applications
R a p p o r t e u r s : M l l e I s a b e l l e BL O C H M . J a c q u e s D E M O N G E O T M . D a n i e l S L O S M A N M em b r e s : M . J e a n - Yv e s B O I RE M . J e a n - J a c q u e s L E M A I RE M . A l a i n Q UI L L I O T M . J e a n - F r a n ç o i s S T E V E N E T E R I M - F a c u l t é d e M é d e c i n e( !( ! $ ( $ ' $ ( ( &
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AVANT PROPOS 1
TABLE DES MATIERES 2
ABREVIATIONS ET NOTATIONS 9
LISTE DES FIGURES 12
LISTE DES TABLEAUX 14
INTRODUCTION GENERALE 15
CHAPITRE 1 - MODALITES D’IMAGERIE MEDICALE ET ELEMENTS
D’ANATOMIE CEREBRALE 19
! "# $% & " !
1.I.A. Imagerie par Résonance Magnétique 20
. . . . $ % ! " B
1.I.A.1.1 Précession 20
1.I.A.1.2 Résonance 20
1.I.A.1.3 Relaxation et temps de relaxation 21
. . . . 2 $ %
1.I.A.2.1 Imagerie par Spin-Warp 21 1.I.A.2.2 Sélection d’une coupe 22 1.I.A.2.3 Localisation dans le plan de coupe 22 1.I.A.2.4 Paramètres de séquence 23
+) ) ),)-)+ " ( '. ,/
+) ) ),)-), " ( ! " ,/
+) ) ),)-)/ # ( '
,-. ,-. ,-.C,-. , ! D
1.I.A.3.1 Image pondérée en densité de protons 24 1.I.A.3.2 Image pondérée en T2 25
1.I.A.3.3 Image pondérée en T1 25
1.I.A.3.4 Séquence FLASH3D 25
. . .D. 3 $ E
1.I.A.4.1 Segmentation du cerveau dans les images IRM 26
+) ) )-)+)+ ( "! * ,0
+) ) )-)+), " !1 ( . ( ( # ( ' ". 2 ,0
+) ) )-)+)/ 2 . ( "! " ,0
1.I.A.4.2 Correction de la non uniformité de l’intensité dans l’image 28
+) ) )-),)+ ".3 ,4
+) ) )-),), ( ! ( . ( ( ' !! ' ,4
+) ) )-),)/ 2 . ( /5
1.I.B. Tomoscintigraphie par Emission Monophotonique 31
. .0. . , % "# " C
. .0. . $ % "# CC
1.I.B.2.1 Production des traceurs 33 1.I.B.2.2 99Tcm-HMPAO, un traceur de débit sanguin régional 33
. .0.C. " ) " " 9 CD
1.I.B.3.1 Reconstruction analytique par rétroprojection filtrée 34 1.I.B.3.2 Méthodes itératives de reconstruction 35
. .0.D. % $ % CF
C
+) )6)-)+)+ ( "! * /0
+) )6)-)+), ( ! ( . ( ( ' !! ' /7
1.I.B.4.2 Correction de l’atténuation 38
+) )6)-),)+ ( "! * /4
+) )6)-),), 2 . ( ( ' !! ' ( /4
+) )6)-),)/ !! ' ( # ! ' ! ! /8
1.I.B.4.3 Correction de la perte de résolution 39
+) )6)-)/)+ ( "! * /8
+) )6)-)/), 2 . ( ( ' !! ' ( " ! ( ! -5 1.I.C. Tomographie par Emission de Positons 40
. . . . 3 " DB
1.I.C.1.1 Environnement matériel 40 1.I.C.1.2 Synthèse des molécules marquées 41
. . . . $ " D
. . .C. "# γ D
1.I.C.3.1 Différents types de coïncidence 42 1.I.C.3.2 Détection par la caméra TEP 42 1.I.C.3.3 Reconstruction des images TEP 43
. . .D. % 3 DC
!"% # $ % " "' ! ()
1.II.A. Une vue d'ensemble du cerveau 44
. . . . 3 $ " ! DD
. . . . 3 $ " ! DD
1.II.B. Etude des structures cérébrales 44
. .0. . : 5$ DE
. .0. . : 5$ DE
. .0.C. "# DF
1.II.B.3.1 Le parenchyme 46
1.II.B.3.2 Corps striés 48
. .0.D. "# DG
. .0.E. $ "# DH
. .0.F. " DH
. .0.I. + + EB
1.II.C. Représentation du cerveau en imagerie médicale 50
. . . . 1 " " $ % $ EB
. . . . "5 6 ! E
1.II.C.2.1 Définition 51
1.II.C.2.2 Méthodologie 51
1.II.C.2.3 Les cadres stéréotaxiques 51 1.II.C.2.4 Le cadre de Leksell 52
! # *
CHAPITRE 2 - ELEMENTS THEORIQUES 53
*(
+ "# ## # %'& ,# *(
2.I.A. Théorie des probabilités 54
. . . . + : EE
. . . . $ $ 5 + : EE
2.I.B. Théorie des possibilités 55
. .0. . + " + EE
. .0. . EF
D
2.I.C. Théorie des fonctions de croyance 58
. . . . $ EG
. . . . + " + EG
. . .C. ; " + + " + EH
- # " # *.
2.II.A. Classification des opérateurs de fusion 60
. . . . " ) $" $ " 6 F
. . . . " ) $" $ + " 6 F
. . .C. " " 6 F
. . .D. 8 ! " " F
2.II.B. Fusion en théorie des probabilités 62
. .0. . " 1 F
. .0. . + : F
2.II.C. Fusion en théorie des possibilités 63
. . . . " 1 FC
. . . . " FD
2.II.D. Fusion en théorie des croyances 65
. . . . " 1 FE
. . . . " FE
2.II.E. Choix d'un cadre formel 66
. . . . $ 1 " + + FF
. . . . J # " + FI
! # /0
CHAPITRE 3 - CARACTERISATION DES TISSUS CEREBRAUX 69
1
) "2 # # + 3#" # 1
3.I.A. Caractérisation statistique des tissus cérébraux 71
C. . . . , %$ + : I
3.I.A.1.1 Segmentation bayésienne paramétrique 71 3.I.A.1.2 Segmentation bayésienne non paramétrique 72
C. . . . # $" > I
3.I.A.2.1 Notions topologiques 73
3.I.A.2.2 Champ de Markov 73
3.I.A.2.3 Modèle de Potts et segmentation d’images 74 3.I.A.2.4 Application à la segmentation d’images 75 3.I.B. Algorithme des k plus proches voisins 75
C. .0. . 3 " IE
C. .0. . "" ) %$ 2$ % IF
3.I.C. Réseaux de Neurones 77
C. . . . " 1 $ 2 II
3.I.C.1.1 Architecture d’un réseau 77
3.I.C.1.2 Apprentissage 78
3.I.C.1.3 Généralisation 78
C. . . . "" ) IG
) "2 # # + 3#" # 1.
3.II.A. Génération de fonctions d’appartenance 79
C. . . . % #$ 1 1 IH
E
3.II.A.2.1 Présentation de l’algorithme 80
/) ) ),)+)+ 9 ! ( "! * 45
/) ) ),)+), ( 6 4+
3.II.A.2.2 De l’utilisation des C-moyennes floues en caractérisation des tissus cérébraux 82
C. . .C. % #$ 1 " + GC
3.II.A.3.1 Présentation de l’algorithme 83
/) ) )/)+)+ '. !'. ( & ' ! 4/
/) ) )/)+), '. !'. ( & 4/
3.II.A.3.2 PCM et caractérisation des tissus cérébraux 84
C. . .D. J $ : 1 GD
3.II.A.4.1 Méthode FCM semi-supervisée 84 3.II.A.4.2 FCM et contraintes de voisinage 86 3.II.A.4.3 FCM et correction de la non-uniformité de champ en IRM 86
C. . .E. , %$ " K 1 LL: 1 M GI
3.II.A.5.1 Principe de la méthode 87 3.II.A.5.2 Application à la caractérisation de tissus cérébraux 87
3.II.B. Autres méthodes 89
) "2 + + #" 0.
3.III.A. Choix de l’algorithme 89
C. . . . 8 :" $ # N GH
C. . . . 1 1 1 N HB
C. . .C. $ : 1 % #$ " + N HB
3.III.A.3.1 Interprétation des degrés d’appartenance 91
/) ) )/)+)+ 9 2 ( #! ( "" ! ' ! 8+
/) ) )/)+), 2 ( #! ( "" ! ' 8,
/) ) )/)+)/ !"! ( ( #! ( "" ! ' : 8,
3.III.A.3.2 Distributions de possibilités des tissus 93 3.III.B. Choix des paramètres de l’algorithme 94
C. .0. . 2 % #$ HD C. .0. . $ $+ HF C. .0.C. # 6 " $5 $ HF C. .0.D. # 6 HI C. .0.E. $ " $5 " η HG C. .0.F. # 6 1 $ HH
3.III.B.6.1 Image anatomique 99
3.III.B.6.2 Images fonctionnelles 101
! #
CHAPITRE 4 - MODELES DE FUSION EN IMAGERIE CEREBRALE 103
(
( +" 4 "# " 5# ! - # % & # *
4.I.A. Spécificités de la fusion d'images médicales 105
D. . . . $ % O 1 $ " 5 BE
D. . . . ," 1 6 $ BE
4.I.B. Imprécision et incertitude dans les images médicales 106
D. .0. . , $" BF
D. .0. . BF
( - # % & # %" ! # # ! + ## '! # 1
4.II.A. Fusion d'images IRM 107
D. . . . ," 1 2"" BI
4.II.A.1.1 Définition du problème 107 4.II.A.1.2 Domaines d’applications 107 4.II.A.1.3 Modélisation des données 108
F
D. . . . 3 " BH
4.II.A.2.1 Contraintes imposées à l’opérateur 109 4.II.A.2.2 Choix d’un opérateur 109 D. . .C. $ %
4.II.B. Fusion d'images anatomiques et fonctionnelles 112 D. .0. . ," 1 2""
4.II.B.1.1 Définition du problème 112 4.II.B.1.2 Domaines d'application 112 4.II.B.1.3 Modélisation des données 113
D. .0. . 3 " 1 D
4.II.B.2.1 Contraintes imposées à l’opérateur 114 4.II.B.2.2 Choix d’un opérateur 114
-) )6),),)+ " ! ! ( "
++--) )6),),), ! " ( & " ! ! ++;
D. .0.C. $ % F
4.II.B.3.1 Création d’une image étiquetée 116 4.II.B.3.2 Création d’une image de synthèse 117
-) )6)/),)+ 3 .* & ++7
-) )6)/),), 3 .* & ' "! !& ( ' & ' ++7 4.II.C. Fusion d'une image IRM et d’informations symboliques 118
D. . . . ," 1 2"" G
4.II.C.1.1 Définition du problème 118 4.II.C.1.2 Domaines d'application 119 4.II.C.1.3 Modélisation des données 119
-) ) )+)/)+ ! ' " ( ! ( ( ! ' ++8 -) ) )+)/), ! ' " ( ! ( ( ' +,+ -) ) )+)/)/ ! ' " ( ! 3" ( ! +,, D. . . . 3 " 1 D. . .C. $ % C ! # )
CHAPITRE 5 - EVALUATION ET APPLICATIONS 125
/
* 3 ! ! "2 " # # ## # " "' 6 /
5.I.A. Présentation du fantôme de cerveau 126
E. . . . 2 $ # . I
E. . . . 1 I
E. . .C. $ ) " 1 G
5.I.B. Evaluation de la méthode PCM 129
E. .0. . 3 2 H
E. .0. . : C
5.I.C. Intérêt de la représentation en ondelettes 134
E. . . . 3 $" CD
E. . . . : $ % CE
E. . .C. : % " CE
5.I.D. Comparaison à d’autres méthodes 137
E. . . . $" 6 $ : 1 CI
E. . . . $" ) 2 $ # 1 CI
* ++! # ! 7 # ! - # $% & # (
5.II.A. Quantification des volumes de tissus cérébraux 140
E. . . . $ $ % DB
I
5.II.A.1.2 Présentation des images IRM 140
E. . . . 2$ % D
5.II.A.2.1 Création des modèles de tissus 141 5.II.A.2.2 Fusion des cartes d’appartenance 143 5.II.A.2.3 Segmentation et quantification des volumes de tissus 144
E. . .C. %$ DE
5.II.A.3.1 Protocole d’évaluation 145 5.II.A.3.2 Analyse des résultats 145 5.II.A.3.3 Comparaison à d’autres méthodes 146 5.II.B. Etude de la démence de type Alzheimer par fusion d’images 147
E. .0. . $ :" L# $ DI
5.II.B.1.1 Les causes 147
5.II.B.1.2 Symptômes et diagnostic 148
E. .0. . 5 DH
5.II.B.2.1 Segmentation par «fuzzy classifiers» 149 5.II.B.2.2 Apport d’un algorithme de classification 149
E. .0.C. " 1 EB
5.II.B.3.1 Fusion des distributions des tissus 150 5.II.B.3.2 Création de cartes fusionnées pertinentes 152
;) )6)/),)+ ! ( *! #! .3" : +;,
;) )6)/),), !! ' ( ( & " ! 2
+;-E. .0.D. $ % EF
5.II.B.4.1 Création d’une image étiquetée 156 5.II.B.4.2 Création d’une image de synthèse 158 5.II.C. Etude de l’épilepsie par fusion d’images 160
E. . . . 2" " FB
5.II.C.1.1 Causes et traitements 160 5.II.C.1.2 Apport de l’imagerie pour l’étude de l’épilepsie 161
E. . . . 5 F
5.II.C.2.1 Présentation des images 162 5.II.C.2.2 Génération des cartes de tissus 162
E. . .C. " F
5.II.C.3.1 Fusion IRM/TEP 162
;) ) )/)+)+ ! ( ' ! +0,
;) ) )/)+), ( ( .3" ( # '
+0-;) ) )/)+)/ !< ( # ! " "
+0-5.II.C.3.2 Apport d’une imagerie TEM 164
E. . .D. $ % FF
5.II.D. Segmentation du noyau sous-thalamique 167
E. . . . $ 3 > FI
5.II.D.1.1 Causes et effets 167
5.II.D.1.2 Traitement 168
5.II.D.1.3 Intérêt du noyau sous-thalamique 168
E. . . . 1 $ FH
5.II.D.2.1 Information numérique 169 5.II.D.2.2 Informations symboliques 169
E. . .C. 2 1 $ " %$ , IB
5.II.D.3.1 Segmentation du troisième ventricule 170 5.II.D.3.2 Recherche des noyaux rouges 171 5.II.D.3.3 Recherche du noyau sous-thalamique 172 5.II.D.3.4 Recherche d'autres informations 173
E. . .D. $ % ID
5.II.D.4.1 Points du noyau sous-thalamique 174 5.II.D.4.2 Coordonnées du NST dans le repère stéréotaxique 174 5.II.D.4.3 Validation de la méthode 175
! # 1/
G
BIBLIOGRAPHIE 183
BIBLIOGRAPHIE PERSONNELLE EN RELATION AVEC LA THESE 193
ANNEXES 195
ANNEXE A - BASE DE DONNEES PATIENTS 196
A.1. Fusion d’images IRM 196
A.2. Fusion IRM/TEM 196
A.3. Fusion IRM/TEM/TEP 197
A.4. Fusion IRM/Informations symboliques 198
ANNEXE B - LA TRANSFORMEE EN ONDELETTES 199
ANNEXE C – LES DISTANCES DU CHANFREIN 202
ANNEXE D - VALORISATION INDUSTRIELLE : LE MODULE FUSION DU
LOGICIEL MIRAGE 204
"# ! # "" (
"# ! & ! (
) "# % ! - # *
D.3.1. Segmentation des tissus 206
D.3.2. Opérateurs de fusion 208
H 2+ " * & . ' 1 1 ) ! & ! # " '. 1 % + 6 " " P % Q P + Q $ " # " . R HHS " ) 1 2 HHH " $ . + + % "# " "# + ! ) 1 $ .
Abréviations
O $" $ * " 6 J $" $ + * " 6 $" $ " 6 $ :" L# $ J3 11 $ " $ : 1 T $ : $ % " $ % ! U3J > " " # , ! + " 0 5 + # - 5 % -T 5 % #:" 1 6 3 3 > " # ! " ) 1 $ $ 3 % #$ 1 " + . ! $ % ! $ % "# " $ $ "# ! . 3 $ % "# " $ " . J - J % J J 11 2Conventions mathématiques
$ 5 % ! . % 5 ! .Notations
# " α % + γ "" %: $ % ! " δ1 0 " # $" ϕ&3' 3# 2 " 2 " ρ " ΠL 3 " J # $" $ % ! " $ J # $" $ % ! 1B ! " $ 1B L ! $ ΠL - " $ % - $ % - "# $ %" # 3 > $ $ % ! $ $ % ! 2! + $ % $ " ! $ $ " ! # % % " 3 2 % J % J % " J % J % "# , , % " " ΠL $" 6 " V $" 6 " V " W $" 6 11 1 $" 2 # $" " & * * '0 ! C 6 % ! &6 *6"*6 ' 2 " 3 + & * +* !'B # " π + " + Π " + + " 1 % ! 1@ 2"" 2 $+ @ T T:" #5 % ! $ $ * " ) 1 3 3 + + ℘&X' $+ " X 3 " + X $+ 1 @ , $+ % ! X @ $" $ @ X # " C Ω $+ 6 % 2$ % δ ,:$+ U > θθθθ J " $5 " $ ! η 3 $ 1 3 µ : σ :" J 6 $" $+ 5$ $+ J " 1 $+ 2"" % 2 2 Y 1 2 2 Y 5$ 6 /&6* *=' ) $ $ 3 + $ 3 $5 7 % 1 " $9 $" 1 $ 6 9 $+ ) % " " 2"" % ! ! 8 $+ ! * , 1 $ $ $ > , $+ 3 $5 $" " 1 ( 2 % 9 % 2"" 68) J $+ 9 3 : " ! & *9' J " : " ! X $+ ) X J + J 9 ) # " D β& ' % π + " + $ % π + " + 1 θ *θ % "# ! % + $ 6 & ' 1 % ! " # 6 + #9 T % $$ 6 % $ % 9 # T % $$ 9 $ % * $ % % ! / K 1 + M / $ 6 + /C 1 > > & * ' 1 $ $ " & * ' W 1 $ $ $ " : " : $ 6 " 3 % $ " " 3 % $ ! " ! 1 , *, , % ! $ % J 6 $ % 1
# " E 0 0 $ $ % " " $ T T % # $" δ> 1 " "" ) χ J % " $ 1 % " " $" % " , " % " , % " $ % " $ % " 3 $ % " " J J $ 1 B J $ 6 $ C J 5$ $ % ) 1 7$
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
D +)+ > ! ' " : ! ( A " "! ( " ! )))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))-+ +), >? ' ! ! ( ' )))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))-+ ,)+ >? " ! ! . ! ( " ! # & !(! " ! )))))))))))))))))))))))))))0/ /)+ > #! ( "" ! ' # ! " ! 9 2 ! : " ))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))8+ /), " ! ( ( #! ( "" ! ' # ! " ! 9 2 2 )))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))8, -)+ > ( ' ( ' " ! ( " ! ! ! ' ! 2 ))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))+++ -), > " ! ! ( KC !M% ( !*# ))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))++; ;)+ > ! *! ( & 2 )))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))+,4 ;), >C ( ' ( ! # ' ' ! ! ' )))))))))))))))))))))))))))))))))))+/, ;)/ > ! ' ! # ! ( # ( " & & ' ! ! )))))))))))))))))))))))))))))+/0 ;)-> 3 ( # ( " " ! 9 2 2 )))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))+/7 ;); > ( ' ( ( . ( ( # ))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))+/4 ;)0 > " ! ( ( : . ( ( # " ! ( 6 ( )))))))))))))))))))))))))+/8 ;)7 >2 ! ' ( ' " ! # ( ( ! )))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))+-; ;)4 > ( ' ( & ( & ))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))+-0 ;)8 > " ! ( . ( ( ' ( ! # + , ))))))))))))))))))))))))))))+-7 ;)+5 >2 ! ' ( ' " ! # 2J 2))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))+;7 ;)++ >2 ! ' ( ' & ' "! ' " ( ' ! C )))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))+;7 ;)+, > !( ' ' ( 3 A . ( ! "*! ! : )))))))))))))))))))))))+7; )+ >2 ( '. ! ;A7A++ "" ! ' " D ( & )))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))),5/
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
G $ :" L# $ " " * : # $ ! $ $ 3 > . 3 # * 1 $ 5 1 " $$ 6" * ! 9 % 1 $ $ # " 1 ! ) " # % . $" $ * " 6 " $ % " ! "" ! . " " " ! ! "" $ $ # $ ! 1 ) " $ * ! " % * "" " , - * #5 .
B
Introduction
" $ # " ) " $ 2$ % $ ! " 1 2$ % . " # 2 " " "#: ! ! % 1 $ 2$ % * " " ! ! " $ $ % " $ % ! " + 2$ ! 1 $ " 1 . " * " $ 2 $ .1.I. Modalités d’Imagerie Médicale
!"
#$
" $ 5 $ % + " $ % ! * * + HIC " + ) 6 0 # 3 R0 TDFS $ % ! & '. " " ) $ 2 $ + % ! ) $ % ) " $ . " ! * : 2#: %5 &" ' * % + % " 1 .1.I.A.1. La résonance magnétique nucléaire du proton
1.I.A.1.1 Précession 3 # $" $ % ! ! %65 * $ $ $ % ! " 5 " $ 6 7 . 1 ! ! " * $ $ " * " $ O π γ B B 6 = N+A+O ;γ "" %: $ % ! " . * 2 1 * " " $ $ $ % ! $ " ! & $ ' 2! + . 1.I.A.1.2 Résonance 1 2 % 6 : 5$ ) $4$ 1 ! . 3 1 + " 2 2 % +) ,* 1 "" ! 2 % ∆ * ) 1 ! 5" O π γ ν B B 6 . . = = ∆
6" * 2 # $ ) 1 ! & '
" # $" $ % ! * ) * ) 1 ! 5.
" * ! % * < "" 2 % 1 $ 2
" % ) 1 ! " " . $
$ " ! + " 2! + " ! .
1.I.A.1.3 Relaxation et temps de relaxation
2 4 2 * % " + % . $" % ) " 2! + & " ' & % . '. " * ) 2! + " 9 2 $ & $ % % & ' ' " $ ) & $ % ( ' $ . , " " % % % 2 " . 9 # ! +)+ > ! % ! ( & ' ! ) ! + ! 6" " * ! ! 0 # O , + J J 5 5 N2 2 N5OO 2 N O 2 N5O 2 N O 2 = − − − = − * ; " $ $" 6 % * " " " "#: # $ ! .
1.I.A.2. Création d’une image IRM
3 % # $" $ % ! * " # # $ %5
) $4$ 1 ! " & '. " " 1 $
$ % " " " !
&1 ! "# '* % # $" $ % ! .
1.I.A.2.1 Imagerie par Spin-Warp
$ % " ," = " R , GBS* % # $"
$ % ! "" ! $ " 2 $ + + % * "
. ( % % # $" $ % ! ! 2
$ "" % .
1.I.A.2.2 Sélection d’une coupe
% " " " 2 # ! 2 # " 2$ % . # $" " 2 " " "5 N $ $ $ O " 6" N O P #'N ))*O * ;#' 2 % " . " 2 " L * $ ! 1 ! $ O ' & B γ π , LO # N65 ' L = + * "" ! # $" $ % ! 1 ! 5L + " δ* " 1 ! $" 5LAδ 5LQδ 6 . % + " $ " " ΠL " . * " ! ) P L . ( 1 " " * ) " ΠL " 1 # ! 6 " .
1.I.A.2.3 Localisation dans le plan de coupe
% " ) 2 " ΠL % "# * " # % " ΠL. &: $:"$:'' % 2 " "5 & $ $ $ '. % " " 1 ! 11 % 6 $ " " " ΠL 1 " 6 " " " . "" ! $ $ 2 % $ % " 6" N O P # : . 1 ! % $ " " ΠL 2" 5 & ' O π γ ' & B B 6 : # + = N+A,O * " : 2 " " ΠL % A % . % "# " $ 1 " $ 5 ! . " " :" " 6" N O P #"N ))*O P #":" . "" ! " ! $$ 2 % $ % * ! ! "# O ϕN O P ,π5 "PγN#":" "Q65O N+A/O
C 3 + % "# * 6 " " " ) 2 " " " "# V1 ! % . " " & ' & C'. $ % ," = "* % " $ " ΠL % [ ! * 2 % % "# $5 6 * 1 $ O Π = L " " " G : : (:(: # ' & * ' B& ' * & ρ π ;ρ " &: $:"' " " . " ! * $ % 1 R * S* " " , J " ; " " % . % # " " + $ × ". 2$ % $" 6 + " + 1 $ .
1.I.A.2.4 Paramètres de séquence
" $5 ! " $5 ! $ " 1 6 " 1 ! . " $ 7 2 1 11 " $5 * " % &K" M' $ 2$ % . +) ) ),)-)+ " ( '. % " + " 4 % $ " 5 6 & "# % " " % '. " ! ! 1 $ # " % . 3 1 * $ $" 6 $$ # "" $" 2 # * . $ # 2 # " * # % 11 2 $ $" * ! 2 " # % . + 11 " 6 # ! . $" 6 " 11 . # " * R # % & $" 6 11 1' 1 $ 6 $$ 1 $ . 2 $ 5 % * % " 2$ % . +) ) ),)-), " ( ! " $ % ) " " $4$ ! % "# $" 11 . $" ! " 6 " "" $" " . * $$ * 1 . , 11 $$ %* 2 $ " % " " 2 $ & '* $ $ " ! . , * : 5$ " 5 ! ! " % $ $ ! +
D " 2 $ * . 2$ % 5 11 . +) ) ),)-)/ # ( ' , # % ) * ! % $ * "# $5 $ % ! + 2 $ 6 " " # $" " " . , + ) HB^& 6 " $" πV '* 2 $ " . + 2 % 1 ) HB^* " 2 $ % & ' " $ " 4 " 6 . 2 % + " ) % " # $" . % 2 " 1 + ! % " . % $ * 2 % + α 2$ % % $ . 3 % " &αS B^'* " ! " " . 3 α % * " % .
1.I.A.3. Séquences IRM
$ 1 11 " $5 ! * %
$ " " 4 ! . # 6 2 $+ " $5
1 2 ! 9 . " 11
# ! ! ! $ $ . $ % "
" & . . .C. '* & . . .C. ' & . . .C.C'
# " E " $ # " ! 1 $ &" E. . '. 2$ % " " " E. . $$ $ $ ! 1 V 3* ! 2$ % " " E. . " . 1 * ! ,T C * " % "# . . .C.D* " E. .0.
1.I.A.3.1 Image pondérée en densité de protons
3 % & 2 ' & 2 B$ '* 11
" ! + % + + # 26" $ . +
! " " & ρ' ! 1 5
: 6 2#: %5 11 . " 6
% $ 5 + # & 0'* $ 5 % & -' ! + " & ,'
E
1.I.A.3.2 Image pondérée en T2
3 % & 2 ' % & HB$ '*
% $ 11 " ! * % 11 "
$ % " * ; " 6 %
0* -* , & % . +'.
1.I.A.3.3 Image pondérée en T1
3 & 2 FBB$ '* "
$ 2 $ * . 3 & B$ '*
11 % 2 " $" 26" $ *
" . * + $ % " * ;
" 6 % ,* -* 0 & % . '.
1.I.A.3.4 Séquence FLASH3D
! ,TC & % ,T ' R T GFS ! " 1 " V _ B$ VEB$ αPCE^. % # " $ 6 $ + % V + + # 1 $ 3 R3 HCS. $ % & % . ' ! $" $ &F$ E '* $ " $" 11 " $ " " 6 " ! $ ) + " % ! # $" $ % .
& ' $ % " ρ &+' $ % " & ' $ % " & ' $ % ,TC
9 # ! +), >? ' 2 ! ! ' " ( ' !& 1.I.A.4. Pré-traitements $+ 6 1 11 ! 2 $ % &+ * 1 * # % # $" ! * 11 $ " *` '. + " % "# 2 " 2 1 &" * " " 6 $" ) R, ,HFS'* $ " 7 2 ) 6 " + " 2$ 1 2 " 1 O %$ 2 "# 2$ % # % # $".
F
1.I.A.4.1 Segmentation du cerveau dans les images IRM
+) ) )-)+)+ ( "! * ! . . .C* % % " + $ % . 6 " $" 1 $ 1 ! 6 $ 2"" ! 6 2 "# . 1 $ 2$ % 6 ! " " ) % . +) ) )-)+), " !1 ( . ( ( # ( ' ". 2 %$ " 2$ % * " ! V " " $ + 6" $ :" 2 ! . 6 $ # ! " 1 ! $ %$ ! &R (XHHS $ % " " 6 $" ' ! 2 " + 5$ 1 < " % ! R, HIS ! ! 1 $ + ! . , 1 2 6# 1* " $4$ % % ! % :" 2"" # * " %$ $ $ $ ! * % $ $" : O $ # 1 % $ ! & 2# % $$ RU T H S* ) + 5% RU 0 ,T HFS'* " V % & %$ " : R GHS* 9 $ 2 1 C R? / 0 ,HCS* $ RU ?H S'* "" # ! R / 3 U, HIS* 2 1 R HHS 2"" 2" $ "# % $ # $ ! R- ( HGS. 2 6 $+ $+ $ # * $$ " 6 $" , #: R, HDS ! 1 & " T #' " " $ "# % $ # $ ! . +) ) )-)+)/2 . ( "! " %$ 2$ % ) 2 2 $ # " # ! %$ R HIS " $ "# % $ # $ ! R- ( HGS. $ # $" " " O + % $$ 1 & " $ " ' % " ) $ 6 $ & " $ " % ' 2# % $$ . " $ 5 " " $ $ 1 2$ % 2 * : 6 % a 2+9 a 2+9 " $ "# ! : $$ a
I # # $" 6 2$ % $" % a $ "# % ! $" % $ . 2 " * 2 $+ b *" c 2$ % . - $ * 6 $+ 6 ) 2 " + % &: 6* '. %$ " " $ "# % ! O " $ "# ! C$$ " $ 2 " $$ 1 1 +9 " $ ! % " % $" 6 & $ ' $ " a " " "" ) 2+9 + " + % . %$ 2 1 " ! ! ! " . 8 ! " + 5$ + * $$ $ %$ : 6 $ 1 " & " '. " * L + " "" # " E $ %$ . % .C " 6 $" %$ ! ,TC .
G
9 # ! +)/ > # ( ' !& ! # 9 @/
1.I.A.4.2 Correction de la non uniformité de l’intensité dans l’image ( 1 " " 6 "" # % # $". % 2 $4$ 2 " * ! " " + $ # * $$ ! 2 " $" R @ = HE a J T( ? HGS. " " % 1 " 1 . +) ) )-),)+ ".3 " " 1 $ $ % & # " $$ ' + R GI a , ,HFS. 2% $ 2 " 2# % " " 2 $ & 6 1 $ ' V " &# % + '* 2 " : $ ! 2 2+9 . 2 1 $ 1 $$ # % " % # $" $ % ! . 1 $ * $ " # $" $ " 1* 1 2+9 2 $" . +) ) )-),), ( ! ( . ( ( ' !! ' $ # 1 " 4 % " % O " $ : ! 1 $ * " 2 ! " 1 ! " $ # % * 1 " $ 2$ % " ! .
H 2 . ( 3 O $ # 5 " $" $ $ % 2 . " 2#:" #5 ! # $" ! * ! " $ $" " 0 , R @T HES. 0 ! % * "" # " ! 11 ) "" ! " ! " # % 9 $" ! $ 5 : ! " # ! " . ! ' ( ' " ' O $+ 6 " " # % ) " 2$ % + 2 +9 # $ %5 &1 7$ + ' R GI a = U,HCS. 2 ! $ + " ! 2# % " 2 " . #:" #5 1 ! 2 $ 1 " # $ %5 . " * 1 ! 1 $ " 9 6 $ " # $" " ) *E $ # " 1 + ) # $" . " " 211 " % " 1 7$ ) # ! ! * " 1 7$ ) 2$ % 9 R= U,HCS* 2 $ % $ " " " $" 2+9 $ % & % "# # $" $ R0 U HGS'. " $ % $" 2 ! " $ # ! $ " $" : . ! ( # O # ! " " " $ # $ 2$ % " 1 % &" " $ # $ $ "# ! ' 2$ % R HF a GHS. ( " + 1 ! 1 $ " "" 6 $ % &1 ! " # ' "" . 2$ % + 1 ! * + " 1 % " + * $$ " 1 $ 2$ % * 2$ % % 6 ) 6 " + 1 ! . " " ! # % % " 5 " " + 1 ! $$ * ! $" + 1 2 1 ! " " 1 . 2 # ! 1 $ 2$ % " $ % $ % 1 $ 2 . 3 6 $" * 0 #+d# )R0 T0eT HFS $ "" " : $ $ 2$ % " $ " $" 1 $ . $ # f $" 2 " # % " $ &" + 5$ $ $
CB 6 2" $ '. 5% $ # % 1 1 6 % 2$ % R3T HHS* 2 1 $ " 6 ) 6 &% * % ' RJ U( U HHS. +) ) )-),)/2 . ( $ # " " # % & " 26 ' &#:" #5 $ # $ ! "#: ! ' ! 1 ! 2 26 " $ # " % $ % . $ # " , R, HIS. 2 % #$ C & " $ 1 $ : $ L ' $ $ # $" $ " 1 $ 2$ % * " ) 1 :" 2 ! " " # % . $ # $ * $ 2 & ' K $ " 2 : $ ! M. % : $ " # ! 6 & 1 % * # $" $ " 1 2 + + % " " O
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$ % "# $ % "# ! % "# * ; $ ) " 2$ % " 9 ! % "# " .1.I.B.1. Scintigraphie plane
% "# " $ + $ % " " # $ . $ # " " $ ) + % ! " 5 &' ) . .0. '. " " 1 $ $ % % "# ! " "# % $$ $ 6 $ 1 . 3 $ ! + % ! 1 " $ 1 % $ * 9 5 1 + . "# % $$ $ " $ 1 $4$ % . $ 11 ) 2 2 $ ) & % .E'. 9 # ! +);> ' ! ( ' ! % ' ) , + " $ ! "# " * 11 " 9 " " $ O 2 $ 3# $ " & '
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CC
1.I.B.2. Les traceurs en tomoscintigraphie
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1.I.B.2.1 Production des traceurs
$ # % $ " " $ $ % "# R= 00GGS O ' " ! ( ! O $ # " 2+ " 2 " : $ ! * ! 1 $ $ 1 $ 2 " &"# % $$ * " '. " % $ 11 * ; : + " # $" . " " 6 " " " $ # EH C a ' ! O : &CE(* C #' * 6 : 6 " % " $ ! "" 6 $ $ ! . * ! 6 " ! " ) 4 + + " : 6 . " 9 ! 2) " $ $+ + . :" " % $ # 5% " " $ " $ β * ! " " ) # " ! 2) 2$ % . $ * ! ! $ % "# & $$ CCX CC ' " " $ # a ( #! ! ( ' & O # ! " 2 $ " &) $ L % " " $ " " ' 2 $ % & : " " "#: # $ ! " 2$ % $ ' " $ # # $ % "# ! . # $HH " 6 $" " " # ! .
1.I.B.2.2 99Tcm-HMPAO, un traceur de débit sanguin
régional
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1.I.B.3. Reconstruction de coupes à partir des projections
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1.I.B.3.1 Reconstruction analytique par rétroprojection filtrée $ # 2 " ! $ * " 9 " 9 1 R0 = FIS. " " % " 1 ! 1 $ 2 " 9 % ) 1 $ + $ $ % % " . * " 9 " + * 1 $ $ % " 1 $ * $ % " 1 $ $ " 1 $ . " ! * 11 ! " O "" 2 1 $ 6 " 9 a $ " " 1 $" a $ " " 1 $ a " 9 " 9 1 " 1 $ 2$ % . # 6 2 1 $" " 1 $ * 2 " 6 2$ % 1 " 9 . " 9 + * 9 ) 1 1 " # 1 ! .
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1.I.B.3.2 Méthodes itératives de reconstruction
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1.I.B.4. Facteurs de dégradation des images TEM
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1.I.B.4.1 Correction du diffusé
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1.I.B.4.2 Correction de l’atténuation
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1.I.B.4.3 Correction de la perte de résolution
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1.I.C.1.1 Environnement matériel
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1.I.C.1.2 Synthèse des molécules marquées
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1.I.C.2. Emission de positons
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1.I.C.3. Détection des photons γγγγ
1.I.C.3.1 Différents types de coïncidence
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1.I.C.3.2 Détection par la caméra TEP
" " 1 $ 2 $ 3 ) " " 5 ! ) 2 % $$ $ & . .0. '. $ $" 6 * % $ 1 + : $ &0 ' % $ + $ # &0 - '* ! 1 $ "# γ "# $ 6. ) % ! " 2 $ "# $ " * 6" + " : 5$ 1 $ ! . 5 " % 6 ! $ 9 $ " O " + 6 "# [ & 6 1 ) 1 ' " +
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1.I.C.3.3 Reconstruction des images TEP
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1.I.C.4. Facteurs de dégradation en TEP
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1.II. Eléments d’Anatomie Cérébrale
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1.II.A.1. Point de vue macroscopique
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1.II.A.2. Point de vue microscopique
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1.II.B.1. Le système vasculaire
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1.II.B.2. Le système ventriculaire
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5$ &JC' ! 5$ &JD' ' $$ & 2!
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DG 1.II.B.3.2 Corps striés
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1.II.B.6. Le pont et le cervelet
" ! 5$ .
" * ) 1 " + . $" +
$ "" $ * 6 + 6 5 $ 6* + + 6 2
EB + " * ! " " $ $+ " & '. %5 2! + 2 $ . $$ ! $ " 5 : 6 % " 2 $ " 1 6 1 + O " + 6 " * $ 1 . " ! ) " " JD* $+ 6 1 6 1 + & 1 ": $ ' ! C 1 A * 1
9 $ &J5$'* 1 $ 6 &J5$'* 1 1 &J 5$'. " $
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1.II.B.7. Le bulbe
+ + 5 . 9 # " 1 $
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1.II.C.1. Définition des plans de coupe en imagerie médicale
$ % $ % $ " " &1 * % 6 ' " % . D. " $ " C + : $ $ " " " . 9 # ! +)+- > ( " ( ' " # ! ( ' 2$ % " $ % ! " + 1 * 5 2 ! " " . # * $ 1 & 3 '
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5 ! 2 $ ) " 6 . % 1 "
4 ) " $ C + " 5 .
1.II.C.2. Introduction au repère stéréotaxique
1 " % "# ) 2$ % 6 ! * ! "" "" " % "# E. . . 1.II.C.2.1 Définition # ! 6 ! " $ % $ ! " " 1 $ 2 1 " ) : 5$ 6 . # % 6 ! * 1 6 A " " " " $ 2 " + ) * 2 " 1 $ $ % 1 . # ! # % " + " 2 " ! ! " $ $ ! . 1.II.C.2.2 Méthodologie ( " 6 ! 211 " O " % $ ! " 5 ! 2$ % 6 ! & 1 2 $ + ' a $ $ % 6 ! & $ $ $ ! + 9 # % ! ' a $ % # % & $$ $ " 5 ! $ * 2 6 : 5$ " $ '.
1.II.C.2.3 Les cadres stéréotaxiques
2 ! 2$ % 6 ! 2$" 2 $$ 1 % $ ! 6 A $$ " $ . 1 6 " " " " * " # . 3 :" 6 ! 9 2# " + * :" 1 $ ! & + 9 ) 2 " 5 1 6 * " > ' ! & 0 + = * #'. # % T( $ > -.
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1.II.C.2.4 Le cadre de Leksell
: 5$ > - & > $ j' ! : 5$ . $" 2 " 4 &C % + ' & % + '* ! " " $ . 3 $ 2 " 6 ! * + h " % 2 " . " $ $ 7 " " 26 " 1 " # ! " : 5$ " " . + $" " 2 ! $ 1 $ * ! + $" " &% $ 3 1 ' " 4 + 2$ % & % . E' > & $$ > ' , " " 6 ! 9 # ! +)+; > (! D 3 * ( ! " ! #
Conclusion
"# $5 "#: ! % 1 $ $ % + $" # % 1 6 % & * + " $5 $ + ! "#: % ! '. " $ " 6 $" " " $ % 1 ! " 6" $ . # " * $" 4 " + " 6" " $ 1 $ $ % .ED
Introduction
" ! ! % $ $+ % Z* " ! " 11 ) $ & $" '* " ! & ' R0 ( T ( HES. $" 1 $ " 1 ! 1 * ! ) 1 $ * 1 $ ) R (0 ,GGS. 3 6 $" * " " \ # $$ % \ $" * \ " $ \ \ " + " $ \ $" . $ 5 % * % % 1 " " . + 5 XJ 5$ 5 " # " + + 3 $ . HFE* 1 ? #* " 1 ) ( 1 ) 0 > :* " " : +9 " $+ 1 R? TFES ) " "" " ) O $+ 1 U $+ = 1 " 1 "" U! ) # ! $ : = % UN:O∈RB* S ! : "" ) U. "" $ " " $ " % . " " % "# "" # " $ % " V $" O # " + + * # " + # : . " $ $" " 1 * 6" $ # ! " $$ " 1 9 1 1 $ $ .2.I. Représentation de Connaissances ambiguës
2
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" + + 11 " 1 $ $ " $ % 1 < $ 2 . * 2 1 $ 11 #:" #5 % " " + " + + . " + + + 1 ! 5 6 " 1 $ $ # $ ! 6" * ! 6" ! " ! 2 # " " " 2 .EE
2.I.A.1. Cadre bayésien
+ : * 5% 0 : " $ $+ " + " + + * $ " + + 2 2 $ 1 &" + + " ! ! ' + 2 2 $ $ " &$ " + "! ! '. , @+*` *@ 1 $ $+ 2#:" #5 $ $ 6 2 " #:" #5 * " + + " ! ! $ @ " $ #:" #5 1 $ " 4 $ " O = = + D D D O) N @ O @ N O @ N O) @ N O @ N N,)+O ; N@ O " + + "! ! #:" #5 @ * N V@ O " " + + 2+ 2 1 $ ! 2#:" #5 @ .
2.I.A.2. Estimation des lois du modèle bayésien
N V@ O N@ O " ! $ . $ ) " . " + + N@ O $ " 26" " : 26 $" &+ 2"" % ' " + + N V@ O $ " ! . 5 " 4 " $ ! * 1 $ # " N V@ ' " $5 $ &" $ 6 $ $ $+ " 6 $" '* " $ ! &" 6 $" 1 4 3 L '. , 2#:" #5 2 1 $ " $ ! $" 1 % $ " + 5$ * " 9 1 " $+ & " 6 $" R U HCS %$ 2$ % '.
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2.I.B.2. Mesure de nécessité
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2.I.B.3. Propositions floues
# " + # ! $ " " % ! $" " " $+ 1 R? TIGS. " E. . * " % $$ \ B$$ \* \) " " 5 \` ( $ " " " 1 " $ " 1 $ + " + ! " 4 $+ ) 1 $ $ ! $ % . 1 $ % " " 1 \C U\* ;C + $ * " $+ 1 =* ;U $+ 1 1 "" U 1 "! ! * J &" 6 $" \# \ C $ $" '. " " \C U\ + " 5 ! ! $ " + ! $ C $ =. * " " 1 + " + πU =* 1 ) " 1 "" U " O N∀:∈=OπUN:O P UN:O $ * 3 % "" : ) 1 U* " + " ! + C " :$ # ! \C U\* % )3.
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2.I.C.2. Fonctions de crédibilité et de plausibilité
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3 $ U* R !NUO* NUOS " + + $ NUO.
2.I.C.3. Où l'on retrouve les probabilités et les possibilités
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2.II. La Fusion de Données
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2.II.A.1. Opérateurs à comportement constant et
indépendant du contexte
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2.II.A.2. Opérateurs à comportement variable et indépendant du contexte
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1 + , & + " 6 $" '.
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2.II.A.3. Opérateurs dépendant du contexte
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2.II.A.4. Quelques propriétés
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" " % "# . . * ! " 1 6 + + , 2 $ @ . 5% 0 : & . ' " $ " + + 2+ 2 $ @ : 11 $ $ + ,O = = + D D , + D , + , + O @ $ N O) @ N O @ $ N O) @ N O $ @ N N,)-O 1 $+ N +$ ,k@ O " + + ! " $ " + + ! + ,* @ . , $ + , + " * 1 " 2 $$ " 6 $ N +$ ,k@ OP N ,k@ O) N ,k@ O* ! & .D' O = = + D D , D + D , + , + O @ N O @ N O) @ N O @ N O @ N O) @ N O $ @ N N,);O * 2 2 $ " + + 9 ! 1 . : $ " + + $$ " " . . . * 2! & .E' " 1 1 " 6 " . " 9 1 * $$ " " + + . " 1* $$ 1 " + + $" 5% . ! 2 " * $" $ " 6 $" 9 1 R (0 ,HHS.
2.II.B.2. Décision bayésienne
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2.II.C.1. Etape de fusion
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2.II.C.2. Etape de décision
5% $ 6 $ $ " + . # ! " $
11 ) 2#:" #5 " ! " % % " + .
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2.II.D.1. Etape de fusion
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2.II.D.2. Etape de décision
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" " 6 $ $ 2$ % " ! 2 ! # " . + * 3 @ % " " " + + % "# ! " % 2 1 " + + R (0 ,HHS. # " + + * + : $ * 1 2$ % . " * 9 " > R / 3 U, HFS "" # + : " 1 $ % " " GB 6 2 " $ $ + 6. + $ " " $ ! % . 1 ! ) ) 2 5% 0 : & .D'* " 1 $ 6 $ $ $+ . $4$ * # R T (J HES $ # 2 1 + : " 1 2$ % . " * # " ! $ ! O $ % # " D* 1 $ ) 1 $" &' ) D. .0'. # " + + " " + " $" 2$" R (0 ,HHSa 1 $ $ * $$ 5% 0 : * ! "! ! 2 # ! "# $5 " 2 $ " + + " + + "! ! $ .
