Segmentation endodontique sur des images scanner 3D : méthodes et validation

Dans les cabinets dentaires, la devitalisation des dents est un traitement realise quotidiennement (6 millions de traitement par an en France). Une bonne connaissance de l'anatomie canalaire (interieur de la dent ou endodonte) est un pre requis indispensable au succes d'un traitement endodontique. Pour faire face aux nombreuses variations anatomiques qui viennent compliquer cette therapeutique, les chirurgiens-dentistes ne disposent essentiellement que de la radiographie intra-buccale deux dimensions (2D) laquelle ne permet pas la complete comprehension de cette anatomie 3D. Distorsion, compression de l'anatomie et superposition des structures avoisinantes perturbent la qualite de l'image n'autorisant pas une evaluation qualitative et quantitative precise de cette anatomie. Les appareils de tomographie volumique a faisceau conique (TVFC) presents dans les cabinets dentaires pourraient constituer une alternative en fournissant de petites reconstructions 3D de structures dento-maxillofaciales. Mais l'evaluation de la precision diagnostique des TVFC dentaires sur l'anatomie canalaire est necessaire afin de pouvoir justifier leur indication pour les traitements endodontiques. En effet, le developpement d'une methode de segmentation endodontique sur des images de TVFC n'est pas aisee du fait de la finesse de cette anatomie canalaire par rapport a la resolution du systeme d'imagerie, de la qualite d'image et de la difficulte a valider les resultats obtenus. Afin d'aider la therapeutique endodontique, les travaux realises dans cette these ont pour but de fournir des outils informatiques et des methodes utiles a l'obtention d'une evaluation quantitative du reseau canalaire radiculaire. Apres une presentation de l'anatomie endodontique et des principes du traitement canalaire, nous avons decrits les caracteristiques techniques des appareils de tomographie volumique a faisceau conique et les outils existants pour evaluer de maniere quantitative cette anatomie sur des images issues de micro-scanners haute-resolution dedies a la recherche. Nous avons ensuite propose une methode pour evaluer les resultats de segmentation endodontique en TVFC par comparaison avec les donnees micro-scanners. Afin de valider cette methode et d'evaluer la faisabilite de segmenter l'endodonte en TVFC, nous avons teste un seuillage local adaptatif developpe pour repondre a notre problematique sur des dents extraites. Pour permettre la validation des resultats de segmentation sur des images de qualite clinique (degradee par les structures anatomiques autour des dents dans et hors champ de vue), nous avons elabore et valide un fantome parodontal realise autour de dents extraites et permettant de preserver la comparaison avec la verite terrain fournie par les micro-scanners. En fin de these, nous avons evoque les perspectives basees sur l'apprentissage profond et les premieres etudes realisees pour compenser la reduction de la qualite d'image afin de pouvoir tester et valider la segmentation endodontique en condition clinique.