Ce travail constitue une contribution a deferents niveaux en apportant quelques solutions modestes aux problemes difficiles de l'imagerie medicale. Le premier aspect considere est l'amelioration de la qualite de ces images. Des traitements sont alors necessaires pour faire ressortir les structures utiles a l'aide au diagnostic. Nous avons opte pour la segmentation stochastique basee sur un modele de melange qui tient compte de la connaissance a priori du nombre de constituants, donnee souvent connue vu la nature des images analysees. La compression du volume de donnees 3D est aussi etudiee dans ce travail. Une methode de compression simple et efficace est proposee et evaluee au moyen de criteres de qualite subjective et objective. Les resultats obtenus sont encourageants et montrent encore une fois que la reticence quant a l'utilisation des methodes de compression avec perte dans le cas des images medicales n'est pas tres justifiee. Enfin, l'etape de visualisation du volume de donnees 3D est abordee. Ici, nous nous sommes contentes de l'existant et nous avons selectionne parmi les methodes connues celles qui paraissent adaptees a nos exigences: simplicite, rapidite, efficacite."
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