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The goal of this thesis is to provide automatic segmentation tools based on the use of anatomical atlases. The proposed algorithms are applied and evaluated in the context of radiotherapy of head and neck cancers : segmentation of the organs at risk and the lymph node levels of the neck for treatment planning, and segmentation of the teeth to assess the risk level associated to a given post-irradiation dental care. We first address the construction of an average atlas from a database of manually delineated images considered as reference atlases. In particular, we propose several algorithms to estimate an average segmentation from incomplete segmentations that comprise of missing contours. In order to get over the limits inherent in the average atlas, and in particular its di culty to cope with the inter-individual anatomical variability, we propose to build several average atlases after strati fication of the database into several sub-groups, and to use for each patient the most appropriate average atlas. Then, we present several approaches to select and fuse the most relevant atlases of the database for each patient. We propose global, regional, and local approaches for atlas selection, and an unbiaised protocol to assess them. We also propose several methods for the atlas fusion step, and in particular the construction of a patient-specifi c average atlas from the most similar atlases selected on each region. We show that the selection and fusion of atlases enable a signi ficant improvement compared to the use of the average atlas. Most of this work was integrated into the software ISOgray commercialised by DOSIsoft., L'objectif de cette thèse est de fournir des outils de segmentation automatique basés sur l'utilisation d'atlas anatomiques. Les algorithmes proposés sont appliqués et évalués dans le cadre de la radiothérapie de la région ORL : segmentation des organes à risque et des aires ganglionnaires pour la plani cation du traitement, et segmentation des dents pour l'évaluation des risques liés aux soins dentaires post-irradiation. Nous abordons d'abord la construction d'un atlas moyen à partir d'une base d'images manuellement segmentées considérées comme atlas de référence. Nous proposons en particulier plusieurs algorithmes permettant d'estimer une segmentation moyenne à partir de segmentations incomplètes comportant des contours manquants. A n de dépasser les limites inhérentes à l'atlas moyen unique, et notamment ses diffi cultés à gérer la variabilité anatomique inter-individuelle, nous proposons de construire plusieurs atlas moyens à partir d'une stratifi cation de la base d'atlas, et d'utiliser pour chaque patient l'atlas moyen le plus adapté parmi ceux disponibles. Nous présentons ensuite plusieurs approches permettant de sélectionner puis de fusionner pour chaque patient les atlas de la base les plus pertinents. Nous proposons des approches globales, régionales et locales de sélection d'atlas et un protocole non biaisé pour les évaluer. Nous proposons aussi diff érents schémas pour la fusion d'atlas, notamment la construction d'un atlas moyen composite adapté au patient. Nous montrons que la sélection et la fusion d'atlas apportent une amélioration signi ficative par rapport à l'atlas moyen. La plupart de ces travaux ont été intégrés dans le logiciel ISOgray de DOSIsoft