Description
Date depot: 1 janvier 1900
Titre: Segmentation et mise en correspondance de structures anatomiques en imagerie médicale 3D, application aux problématiques inter- et intra-patient, multi-modalité et multi-structures.
Directrice de thèse:
Isabelle BLOCH (LIP6)
Domaine scientifique: Sciences et technologies de l'information et de la communication
Thématique CNRS : Non defini
Resumé:
Contexte
Philips Healthcare est un des principaux fabricants de systèmes d’imagerie médicale toutes modalités confondues. Il importe de fournir à l’utilisateur clinique final de ces systèmes des outils logiciels nécessaires à l’extraction d’informations anatomiques pouvant faciliter le diagnostic ou guider des interventions assistées par l’image.
En dépit des progrès des modalités d’imagerie modernes en termes de résolution et de qualité d’image, l’extraction en imagerie médicale 3D de structures anatomiques à forte variabilité demeure un problème difficile. De nombreuses applications cliniques telles que l’oncologie hépatique interventionnelle font apparaître des problématiques nouvelles et complexes. Par exemple, il existe un fort intérêt clinique pour la mise en correspondance de données préopératoires (acquisitions 3D CT ou IRM) et interventionnelles (imagerie 3D C-arm CT). Un exemple type est le recalage de structures segmentées sur les données préopératoires (segmentation du foie, d’éventuelles tumeurs et des principales veines) vers les données interventionnelles. Si de nombreux travaux existants se consacrent au traitement des données préopératoires (segmentation du foie en CT, voir références [2,3]), le cadre interventionnel dicte des contraintes de temps, d’automatisation et de robustesse qui ne sont que très partiellement remplies par les outils existants.
Dans ce contexte applicatif, des méthodes récentes, notamment fondées sur la déformation de modèles (référence [1]) ont démontré leur potentiel en termes de robustesse, de flexibilité et d’efficacité computationnelle. L’utilisation d’un modèle de forme permet d’injecter des connaissances anatomiques a priori et de contraindre le processus de segmentation pour plus de robustesse.
La méthode permet notamment de découpler efficacement la pose (déformation rigide globale) des déformations locales non-rigides. Au-delà de la construction de modèles de forme adaptés à chaque organe cible, elle offre également un cadre méthodologique propice à l’incorporation de modèles de déformations permettant de capturer les variabilités inter- ou intra-patient.
Ces travaux de thèse visent des applications à fort intérêt clinique, incluant :
La mise en correspondance (recalage/segmentation) de segmentations 3D préopératoires (segmentation du foie sur scanner IRM ou CT par exemple) vers des données 3D interventionnelles (C-arm CT) pour l’oncologie interventionnelle.
La co-segmentation d’organes multiples, tels que le foie et les reins pour l’amélioration de la précision, de la robustesse et de l’automatisation de la segmentation de ces organes en imagerie 3D.
La co-segmentation de structures multiples imbriquées, telles que le foie, de possibles tumeurs et les principales structures vasculaires hépatiques pour les applications interventionnelles et le suivi post-opératoire.
D’un point de vue méthodologique, ces travaux de thèse porteront sur l’étude des points suivants :
L’apprentissage de modèles de déformation inter-patients : modèle de déformation du foie par exemple.
La construction de modèles de déformation spécifiques au patient : application à la mise en correspondance de données préopératoires et interventionnelles, ainsi qu’au suivi post-opératoire.
La construction de modèles joints, multi-organes/-structures : utilisation de connaissances anatomiques a priori ou spécifiques au patient, appliquées à la segmentation jointe d’organes multiples (foie et reins par exemple) et de structures multiples imbriquées (foie + tumeurs + veines hépatiques).
Ces travaux pourront s’appuyer sur les données cliniques et les technologies disponibles à Medisys. Les modèles multi-organes pourront s’appuyer sur les travaux menés à Télécom ParisTech sur la segmentation par modèles déformables, intégrant des contraintes topologiques, géométriques et structurelles entre les structures.
Doctorant.e: Gauriau Romane