Squelettisation par blocs pour de grands volumes de données 3D: application à la microcirculation cérébrale

Représentation compacte permettant une analyse mathématique, le squelette doit être homotope, fin et centré par rapport à l’objet qu’il représente. De nombreuses approches existent pour le calculer, et les auteurs s’attachent en particulier à présenter des algorithmes efficaces. Cependant, dans le cas de grands volumes de données, qu’il n’est pas possible de conserver dans la mémoire d’un ordinateur personnel, ces approches ne sont pas directement applicables. Nous présentons ici, dans le cadre d’une application visant à étudier la microvascularisation du cerveau, un algorithme de squelettisation travaillant localement (sur des sous-images) mais qui garde des propriétés globales (localisation). Nous montrerons les résultats obtenus sur une mosaïque d’images 3D acquises à l’aide d’un microscope confocal.