Sujet de thèse – Correction de mouvement en - Magrit

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
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d’amplitude différentes. Leur extension à une géométrie conique incomplète n’est par ailleurs
pas garantie.
Diverses techniques d’enregistrement des mouvements de respiration à la surface du corps ont
été proposées afin d’en déduire des modèles de correction des mouvements internes. Comptetenu de la complexité des mouvements induits, ces approches ne permettent que des
améliorations limitées, au prix d’une complexification avérée de la procédure clinique.
Une autre famille de méthode s’appuie sur l’identification de structures à fort contraste dans
chacune des projections 2D pour estimer un modèle de mouvement 3D. Ces méthodes ont été
appliquées à la reconstruction 3D+temps d’acquisitions cardiaques ou pulmonaires en géométrie
conique, les structures à fort contraste servant de points de repères anatomiques pour estimer le
mouvement 3D étant dans un cas les artères coronaires opacifiées par injection de produit de
contraste, dans l’autre l’interface entre les poumons et l’abdomen. Ces méthodes ont l’avantage
théorique de permettre la modélisation et la correction de mouvements plus complexes et de plus
grande amplitude que les approches purement tomographiques.
3 – Les méthodes à développer
Dans un premier temps, on s’intéressera à l’identification et à la correction d’un mouvement de
patient accidentel, pouvant être considéré de complexité et d’amplitude limitées. Il s’agira donc
de mettre en œuvre aussi bien les principes développés en 2D dans la littérature scanner en les
généralisant au contexte interventionel conique et incomplet que les modèles issus de l’approche
cardiaque reposant sur l’analyse des vaisseaux opacifiés.
Dans un deuxième temps, on abordera le problème de la correction des mouvements respiratoires
qui affectent les structures vasculaires abdominales.
On étudiera ensuite l’extension d’une telle approche à l’ensemble des structures imagées, c’est-àdire non seulement les vaisseaux, mais également les structures osseuses et les tissus mous
présents dans le champ de vue.
Enfin, une fois établi un modèle de correction rétrospective de la reconstruction 3D, on
s’intéressera à sa valeur prédictive pour des mouvements périodiques tels que la respiration afin
de les prendre en compte dans d’autres applications – par exemple pour fusionner la
reconstruction 3D avec d’autres sources d’images telles que fluoroscopie ou scanner.
Le développement et la validation de chacune de ces méthodes s’appuieront à la fois sur des
données simulées et des données cliniques réelles, représentatives des différentes pratiques
cliniques existantes en radiologie interventionnelle.
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