| Réf : MED203 v1
Auteur(s) : Thierry LEMOINE
Date de publication : 10 juin 2015
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Tous les traitements décrits ci-dessus (corrections de défauts, calibrations) sont étroitement associés au détecteur et à ses caractéristiques physiques. Pour cette raison, on les regroupe souvent sous le vocable de « prétraitement » (preprocessing ). Une image corrigée et calibrée est appelée image « propre », à la différence de l'image « brute » fournie par le détecteur. Mais une image « propre » n'est pas une image « clinique » exploitable par un radiologue. Celui-ci exige des traitements supplémentaires destinés à accentuer les détails intéressants et à atténuer les autres. Regroupées sous le vocable de post-processing, ces corrections sont de trois natures : optimisation de l'intensité relative des pixels (donc des contrastes), optimisation de la netteté (renforcement des contours) et filtrage du bruit. Le lecteur intéressé pourra se reporter à pour davantage de détails.
Les détecteurs numériques fournissent une image codée sur 12 à 16 bits, riche en informations sur le contraste des tissus humains. Hélas l'œil ne sait pas exploiter une telle dynamique. Il faut donc ramener la dynamique de l'image à une valeur qui peut être perçue, mais cette opération doit se faire de manière à ne pas perdre d'information utile, c'est-à-dire des contrastes très faibles mais néanmoins révélateurs d'une pathologie. Les histogrammes sont les instruments de choix pour une telle opération.
L'histogramme d'une image est une fonction qui, à chaque niveau de gris, attribue le nombre de pixels ayant exactement ce niveau de gris. Elle dépend de la dose et du corps radiographié.
Optimiser la dynamique consiste à modifier cet histogramme. Cette opération s'effectue en deux étapes :
segmenter l'image pour ne conserver que les parties intéressantes (figure 2) ;
compresser l'histogramme...
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(1) - SAMEI (E.H.), FLYNN (M.J.) - Advances in digital radiography. - RSNA Syllabus (2003).
(2) - VANMETTER (R.) - Image processing for projection radiography. - Advances in medical physics, vol. 3 (2010).
(3) - FLYNN (M.J.), KANICKI (J.) - High fidelity medical imaging displays. - SPIE (2004).
(4) - COUWENHOVEN (M.), SEHNERT (W.), WANG (X.), DUPIN (M.), WANDTKE (J.), DON (S.), KRAUSS (R.), PAUL (N.), HALIN, SARNO (R.) - Observer study of a noise suppression algorithm for computed radiography images. - SPIE Medical Imaging, vol. 5749 (2005).
(5) - AAPM - Assessment of display performance for medical imaging systems. - AAPM on-line report, no 3 (2005).
(6) - DESERNO (T.) - Fundamentals of medical image processing and analysis. - SPIE Short Courses...
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