Champ visuel augmenté pour les interventions chirurgicales par

Champ visuel augmenté pour les interventions chirurgicales par endoscopie oculaire
L’endoscopie oculaire est une nouvelle technologie permettant d’examiner l’intérieur de l’œil
et d’y intervenir chirurgicalement. L’endoscopie est particulièrement utile pour examiner la
rétine, lorsque l’opacité de l’humeur aqueuse ou du cristallin empêche son observation directe
via un rétinographe ou un microscope ophtalmologique. Elle est également utile dans le cadre
du traitement du glaucome pour neutraliser les procès ciliaires, cachés derrière l’iris, à l’aide
d’un laser. Bien que très prometteuse, cette nouvelle technologie présente plusieurs
limitations : le champ visuel est très étroit, la résolution des images est faible et l’intensité de
la source lumineuse doit être réglée manuellement et en permanence par un assistant
opératoire, afin d’adapter la dynamique des images. Le service d’ophtalmologie du CHRU de
Brest s’est engagé dans le développement et l’utilisation de cette technologie, en travaillant
sur une version jetable d’endoscope pour pallier les problèmes de stérilisation des endoscopes
réutilisables.
L’objectif de cette thèse est de proposer une méthode permettant au praticien de situer la zone
de l’œil qu’il examine par rapport aux structures principales de l’œil. La problématique
scientifique est d’agrandir virtuellement le champ visuel, en construisant progressivement une
mosaïque d’images, au fur et à mesure que l’endoscope se déplace. Il sera alors possible de
faire apparaître clairement les structures importantes du pôle postérieur. Il faudra résoudre les
problèmes de variation de dynamique et de luminosité des images au cours du temps. La
possibilité de régler automatiquement la puissance de la source lumineuse sera étudiée. Les
déplacements de l’endoscope, en particulier les micro-déplacements liés aux tremblements de
la main de l’opérateur et de l’oeil, pourront également être exploités afin d’améliorer la
qualité et la définition des images via des techniques de super-résolution. Le doctorant pourra
s’appuyer sur les travaux précédents de l’équipe, que ce soit sur les images d’examen de la
rétine ou les vidéos chirurgicales du segment antérieur, afin de repérer les structures de l’œil
dans la mosaïque d’images générée, et ainsi aider l’opérateur à se repérer. Il pourra également
s’appuyer sur nos méthodes de détection des outils chirurgicaux, pour les éliminer
éventuellement de la mosaïque, ou les colorer de manière spécifique dans l’image.
Le caractère novateur de cette étude se situe dans deux axes. Dans un premier temps
l’application clinique est innovante due aux promesses de cette modalité et doit apporter un
gain de précision et de rapidité de diagnostic et de traitement au médecin. D’autre part les
algorithmes à développer devront résoudre plusieurs problèmes encore ouverts en raison des
spécificités de l’acquisition : recalage, reconstruction de mosaïque et superrésolution.
• Quellec G, Lamard M, Cochener B, Cazuguel G. Real-Time Task Recognition in
Cataract Surgery Videos using Adaptive Spatiotemporal Polynomials. IEEE Trans Med
Imaging. 2014 Oct 31.
• Quellec G, Lamard M, Cochener B, Cazuguel G. Real-time segmentation and recognition
of surgical tasks in cataract surgery videos. IEEE Trans Med Imaging 2014
Dec;33(12):2352-60.
• Quellec G, Charrière K, Lamard M, Droueche Z, Roux C, Cochener B, Cazuguel G.
« Real-time recognition of surgical tasks in eye surgery videos. » Med Image Anal. 2014
Feb 26;18(3):579-590.