Cette thèse s¿inscrit dans le cadre de la segmentation automatique des images médicales. Il s¿agit de segmenter et de diagnostiquer des maladies du syndrome fémoro-patellaire et de quantifier la progression de l¿arthrose du genou en utilisant les Champs de Vecteurs Gradient et plus précisément le Vector Field Convolution (VFC). Quatre contributions sont réalisées: premièrement, l¿utilisation du Vector Field Convolution pour subdiviser le contour actif, précisément le B-snake avec l¿aide de la divergence du Vector Field Convolution et l¿algorithme de Dijkstra ; deuxièmement, l¿extraction des angles nécessaires au diagnostic du syndrome fémoro-patellaire automatiquement à partir de la reconstruction 3D du genou ; troisièmement, la segmentation et la quantification automatique du cartilage du genou et finalement, l¿élaboration du logiciel permettant de gérer toutes ces méthodes ainsi que d¿autres méthodes utilités pour l¿utilisation des médecins à l¿hôpital militaire principale de Tunis.