Numerical methods applied to Facial Reconstruction : from the segmentation of medical images to the global automation of the optimization process - CNRS - Centre national de la recherche scientifique Accéder directement au contenu
Thèse Année : 2019

Numerical methods applied to Facial Reconstruction : from the segmentation of medical images to the global automation of the optimization process

Méthodes numériques appliquées à la Reconstruction Faciale : de la segmentation des images médicales à l'automatisation globale du processus d'optimisation

Résumé

The common thread of this thesis is facial reconstruction, and describes the whole scientific process: from data acquisition and processing to results in the forensic sciences. This thesis presents a compilation of mathematical tools, sometimes previously described in the literature, develops and combines them in an original way, to propose new methods, with a precise application objective. The main purpose was forensic facial reconstruction, and a side product application was segmentation of soft tissues on CT-Scan. The main contributions of this thesis were: the management of a reduced base of fully automatic 3D shape, a new anatomical method of facial reconstruction, a tool for validation and comparison of reconstruction methods, a semi-automatic segmentation method. The first part includes preliminary work on the anatomical relations between the skull and the masseter muscle and work on the management of a reduced 3D base. The second part focuses on data acquisition and thus on segmentation, more specifically of soft tissues, such as the masseter muscle on CT-scan, which has proven to be a challenge during our work on facial reconstruction. We propose a brief 2D proof of concept, then develop this method in detail and in 3D, and finally a practical application compares the current reference method, manual segmentation, with the developed semi-automatic method. The last part first presents "morphing", a tool that we have already used in the process of creating a reduced base of 3D shapes, and that we will now also apply to facial reconstruction, the main objective of this thesis.
La thématique de la reconstruction faciale est le " fil rouge" de cette thèse, qui décrit l'ensemble de la réflexion scientifique : de l'acquisition et du traitement des données, aux résultats en sciences légales. Cette thèse présente une compilation d'outils mathématiques, parfois décrits précédemment dans la littérature, les développe et les combine de manière originale, pour proposer de nouvelles méthodes, avec un objectif d'application précis. L'objectif principal étant la reconstruction faciale médico-légale, et une application secondaire étant la segmentation des tissus mous sur CT-Scan. Les principales contributions de cette thèse ont été : la création d'une base réduite de forme en 3D et sa gestion totalement automatique, une nouvelle méthode anatomique de reconstruction faciale, un outil de validation et de comparaison des méthodes de reconstruction, une méthode de segmentation semi-automatique. La première partie regroupe un travail préliminaire sur les relations anatomiques entre le crâne et le muscle masséter et le travail sur la gestion d'une base réduite de forme 3D. La deuxième partie s'intéresse à l'acquisition des données et donc à la segmentation, plus spécifiquement des tissus mous, comme le muscle masséter sur les images de scanner, qui s'est révélé être un problème durant nos travaux sur la reconstruction faciale. Nous proposons une brève preuve de concept en 2D, puis développons cette méthode en détails et en 3D, et enfin une application pratique compare la méthode de référence actuelle, la segmentation manuelle, à la méthode semi-automatique développée. La dernière partie présente d'abord le "morphing", outil dont nous nous sommes déjà servis dans le processus permettant de créer une base réduite de formes 3D, et que nous appliquons maintenant aussi à la reconstruction faciale, principale objectif de cette thèse.
Fichier principal
Vignette du fichier
URO_Lydie_these_2019.pdf (77.54 Mo) Télécharger le fichier
Origine : Version validée par le jury (STAR)

Dates et versions

tel-03616246 , version 1 (22-03-2022)

Identifiants

  • HAL Id : tel-03616246 , version 1

Citer

Lydie Uro. Numerical methods applied to Facial Reconstruction : from the segmentation of medical images to the global automation of the optimization process. Modeling and Simulation. Sorbonne Université, 2019. English. ⟨NNT : 2019SORUS671⟩. ⟨tel-03616246⟩
122 Consultations
4 Téléchargements

Partager

Gmail Facebook X LinkedIn More