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Sujet de thèse – Correction de mouvement
en imagerie interventionnelle 3D par rayons X
1 – Contexte applicatif
La radiologie interventionnelle est une discipline médicale récente dont l’objectif est de
permettre des thérapies minimalement invasives, pour traiter des pathologies variées
(vasculaires, osseuses, etc) à l’aide de micro-outils introduits par voie percutanée et guidés grâce
à des techniques d’imagerie temps réel. La méthode de guidage la plus employée est l’imagerie
interventionnelle par rayons X, où le médecin utilise des images 2D à rayons X pour naviguer et
déployer les micro-outils interventionnels. Des méthodes tomographiques associées à
l’acquisition d’un ensemble de projections à rayons X acquises en rotation autour du patient
permettent en outre de disposer sur le même système d’images tridimensionnelles de la
pathologie à traiter
Une des limitations actuelles de cette imagerie 3D est que, la durée de la rotation étant non
négligeable (entre quelques secondes et quelques dizaines de secondes), la qualité des images 3D
est parfois dégradée par des artefacts de bouger, notamment respiratoire. En effet, dans un
contexte d’imagerie interventionnelle, un grand nombre de patients sont incapables de maintenir
une immobilité et une apnée parfaite durant les quelques secondes de l’acquisition 3D. Par
ailleurs, la solution pratique mise en œuvre en scanner, qui consiste à utiliser une vitesse de
rotation de l’ensemble source-détecteur suffisante pour que les artefacts de bouger deviennent
négligeables, n’est pas transposable à l’imagerie interventionnelle, car les dispositifs mécaniques
utilisés sont de nature radicalement différente.
L’objectif de la présente thèse est donc de développer des méthodes algorithmiques permettant
de corriger les artefacts de bouger en imagerie interventionnelle 3D par rayons X, en exploitant
la consistance de l’ensemble des données acquises lors d’une rotation autour du patient.
2 – Cadre de l’étude
Ce sujet se situe dans la continuité de travaux en reconstruction tomographique 3D et 3D+temps
ainsi qu’en en recalage et fusion d’images, menés tant au sein de GE Healthcare, que de l’équipe
ISA du LORIA.
Des méthodes de corrections algorithmiques basées sur l’exploitation de la consistance des
données tomographiques ont été proposées dans la littérature, dans le cadre de la géométrie
d’acquisition classique du scanner : 2D, équivalent-parallèle et complète. Ces méthodes sont
pour l’instant limitées à la correction d’un mouvement rigide ou d’un mouvement paramétrique
non rigide mais relativement simple et de petite amplitude. Elles ne sont donc pas suffisantes
pour la correction des mouvements complexes (c.-à-d. non-rigides) qui peuvent se présenter en
imagerie interventionnelle, notamment abdominale, où les différents éléments anatomiques
présents dans le champ de vue sont généralement soumis à des mouvements de nature et