Une des problématiques majeures en imagerie médicale est l'analyse et le traitement de plusieurs images dans un référentiel commun. Le placement dans un référentiel commun, connu sous le nom de recalage ou de mise en correspondance spatiale ou de normalisation spatiale, ou encore parfois de fusion d'images permet la superposition spatiale des structures anatomiques ou fonctionnelles présentes dans chacune des images. Cet article a pour but de donner au lecteur une vue d'ensemble des différents aspects relatifs à la mise en correspondance d'images médicales.
La fusion d'images désigne, sur un autre plan, la combinaison d'informations hétérogènes issues de plusieurs sources afin d'améliorer la connaissance de l'objet observé ou la prise de décision [TE 5 230].
Le recalage est une étape essentielle dans nombre de chaînes de traitements d'images médicales et ses applications sont nombreuses. Deux contextes applicatifs peuvent être distingués : le recalage intra-individu qui met en jeu des images provenant d'un même sujet et le recalage inter-individu qui met en correspondance des images provenant de sujets différents ou d'un sujet et d'un modèle de référence, appelé communément « atlas ». Le recalage intra-individu requiert généralement la détermination d'une transformation géométrique simple, caractérisée par un faible nombre de paramètres, par exemple une transformation rigide ou affine. Il est notamment utilisé pour la fusion d'images de modalités différentes, pour la détection et le suivi d'évolution de lésions ou de tumeurs, pour la mesure de modifications géométriques de certaines structures anatomiques (atrophie, hypertrophie, déplacement, suivi et caractérisation des mouvements cardiaques et respiratoires, etc). Le recalage inter-individu nécessite bien souvent l'estimation de transformations, qualifiées de « non rigides » ou de « déformables », ayant un nombre beaucoup plus important de degrés de liberté. Ses applications sont principalement la construction et l'utilisation d'atlas probabilistes, par exemple pour la segmentation automatique par transport d'un modèle a priori ou pour l'analyse statistique de variations anatomiques ou fonctionnelles, normales ou pathologiques, au sein d'un groupe d'individus....