Modèle numérique multimodalités du thorax, du coeur et des vaisseaux

Modèle numérique multimodalités du thorax, du cœur et des vaisseaux (P. Clarysse, M. Orkisz, I. Magnin, D. Sarrut, Interaction avec les équipes 2 Imagerie Volumique et 8 Imagerie morphologique et fonctionnelle)

Nous avons développé un modèle numérique du thorax respirant et du cœur battant [1],[2]. Ce modèle intègre une représentation de l’anatomie et du mouvement des différentes structures, les paramètres géométriques et fonctionnels associés et un ensemble d’images issues de la simulation d’acquisitions en différentes modalités, IRM (simulateur IRM SIMRI développé au laboratoire) et TEP (Simulateur TEP SORTEO, CERMEP, Lyon) notamment. Le modèle est dénommé ADAM (A Dynamic Anthropomorphic Model of the Breathing Thorax and the Beating Heart). Nous cherchons maintenant à inclure une variabilité de formes et de fonctions permettant ensuite de représenter une gamme d'anatomies personnalisées et de comportements normaux et pathologiques. D’autre part, de plus en plus de simulateurs d’images médicales devenant disponibles, une plateforme d’imagerie virtuelle multimodalités est en cours de développement [3] dont un des principaux objectifs est de masquer la difficulté généralement rencontrée dans la mise en œuvre pratique de ces simulateurs. Il s’agit de reproduire dans un contexte de simulation le protocole clinique d’acquisition d’images dans diverses modalités.

 Gauche. Le Modèle de thorax respirant et de coeur battant ADAM. Gauche. Image par RM transverse d'ADAM obtenue avec le simulateur SIMRI

 

Le modèle thorax-cœur doit également intégrer une représentation du réseau des artères coronaires. La segmentation des structures arborescentes 3D, telles que l’arbre coronaire, fait l'objet d'une étroite collaboration avec la Universidad de los Andes, Bogota, Colombie. Nous privilégions l’approche locale multi-échelle avec suivi de la branche mère et détection récursive des bifurcations et des branches filles ORKI-08, Mach Graph Vision [4]. La localité est assurée par un opérateur sphérique. Sa taille varie en permettant l’analyse multi-échelle et, au final, l’estimation du calibre local de la branche. Dans certaines images, il est possible de trouver un seuil adaptatif permettant de séparer, à l’intérieur de la sphère, les structures d’intérêt du fond. On peut alors réaliser le suivi récursif quasi-automatiquement en analysant les composantes connexes sur la surface de la sphère CARR-05, CAIP [5], CARR-06a, CLEI [6], CARR-06b, CARS [7], CARR-06c, CCR [8], CARR-07, Int J CARS [9]. Une technique de segmentation de la lumière artérielle par approche fast-marching a également été développée BALT-07, EMBC [10] et FLOR-07a, CARS [11], et son auteur, Michael Baltaxe, s’est vu décerner le prix national Colombien Otto de Greiff. Le suivi de chaque vaisseau s'appuie en outre sur les moments d'inertie et un modèle élastique de l'axe. Avec cette méthode appliquée à l’extraction semi-interactive de l'arbre coronaire (un clic par branche), nous avons été parmi les 8 meilleures équipes en finale du concours ‘Coronary Artery Tracking’ (CAT'08) associé à MICCAI 2008 HERN-08, MICCAI Workshop [12] (en ligne dans Midas Journal http://hdl.handle.net/10380/1401).

 Extraction d'axes d'artères coronaires. A gauche : comparaison des axes extraits à partir d'un seul clic par artère (bleus) avec des axes tracés par des experts (autres couleurs), pour quatre principales branches coronaires (données du concours CAT'08). A droite : détails de la comparaison pour une artère coronaire droite.

En utilisant les modélisations a priori effectuées à partir des images TDM 4D (cf. section 2.1), nous avons pu proposer deux méthodes de reconstruction compensée en mouvement d'images Cone-Beam (une méthode analytique et une algébrique) [13], [14], [15]. Ces méthodes permettent de reconstruire des images sans ou avec très peu d'artéfact de mouvement. D'autre part, un nouveau modèle d'estimation de mouvement directement à partir des projections Cone-Beam est proposé [16], [17]. Notons que, dans le cadre de ces travaux, un logiciel open-source (vv) a été développé et est proposé à la communauté [18].

 


References

  1. [HADD-07] R. Haddad, I. E. Magnin, and P. Clarysse, "A new fully-digital anthropomorphic and dynamic thorax/heart model", Proceedings of the 29th Annual International Conference of the IEEE EMBS, Lyon, France, pp. 5999-6002, aug, 2007.
  2. [HADD-05c] R. Haddad, P. Clarysse, M. Orkisz, D. Revel, and I. E. Magnin, "A realistic anthropomorphic numerical model of the beating heart", Innov Tech Biol Med - RBM, vol. 26, no. 4, pp. 270-272, 2005 .
  3. [CAMA-08b] S. Camarasu-Pop, H. Benoit-Cattin, L. Guigues, P. Clarysse, O. Bernard, and D. Friboulet, "Towards a Virtual Radiological Platform Based on a Grid Infrastructure", Medical imaging on grids: achievements and perspectives (MICCAI Grid Workshop), New York, USA, pp. 85-95, Sept, 2008.
  4. [ORKI-08] M. Orkisz, L. Flórez Valencia, and M. Hernández Hoyos, "Models, algorithms and applications in vascular image segmentation", Mach Graph Vision, vol. 17, no. 1/2, pp. 5-33, 2008 .
  5. [CARR-05] J. F. Carrillo, M. Orkisz, and M. Hernández Hoyos, "Extraction of 3D vascular tree skeletons based on the analysis of connected components evolution", 11th Int. IAPR Conf. Computer Analysis of Images and Patterns (CAIP 2005), vol. 3691, Versailles, France, Springer Verlag, Publ., pp. 604-611, 2005 .
  6. [CARR-06a] J. F. Carrillo, M. Hernández Hoyos, and M. Orkisz, "Automatic vascular tree segmentation", XXXII Conferencia Latinoamericana de Informática CLEI, Santiago de Chile, Chile, Universidad de Santiago, ISBN: 956-303-028-1, pp. 174 (abstract; 8 p. full paper on CD), August, 2006.
  7. [CARR-06b] J. F. Carrillo, E. E. Davila-Serrano, M. Hernández Hoyos, and M. Orkisz, "Vascular tree extraction from 3D images", 20th CARS - Computer Assisted Radiology and Surgery, Osaka, Japan, Springer, pp. 462 (abstract), June, 2006 .
  8. [CARR-06c] J. F. Carrillo, M. Hernández Hoyos, E. E. Davila-Serrano, and M. Orkisz, "Segmentación y visualización arterial en ARM y TAC", XXXI Congreso Colombiano de Radiología, Cartagena, Colombia, Asociación Colombiana de Radiología, ISSN: 1909-5112, pp. 21-22 (abstract), October, 2006.
  9. [CARR-07] J. F. Carrillo, M. Hernández Hoyos, E. E. Davila-Serrano, and M. Orkisz, "Recursive tracking of vascular tree axes in 3D medical images", Int J Comput Assisted Radiol Surg, vol. 1, no. 6, pp. 331-339, 2007 .
  10. [BALT-07] M. Baltaxe Milwer, L. Flórez Valencia, M. Hernández Hoyos, I. E. Magnin, and M. Orkisz, "Fast marching contours for the segmentation of vessel lumen in CTA cross-sections", Conf Proc IEEE Eng Med Biol Soc, Lyon, France, IEEE, pp. 791-794, 2007 .
  11. [FLOR-07a] L. Flórez Valencia, M. Baltaxe Milwer, M. Hernández Hoyos, F. Vincent, P. Douek, I. E. Magnin, and M. Orkisz, "Fast marching level-sets for the extraction of vascular cross-sectional contours in CT angiography images", 21st CARS - Comput Assist Radiol Surg, vol. 2-suppl.1, Berlin, Germany, Springer, pp. S449-S450 (abstract), 2007.
  12. [HERN-08] M. Hernández Hoyos, M. A. Zuluaga, M. Lozano, J. C. Prieto, P. Douek, I. E. Magnin, and M. Orkisz, "Coronary centerline tracking in CT images with use of an elastic model and image moments", MICCAI Workshop - Grand Challenge Coronary Artery Tracking, New York City, USA, Midas Journal, pp. 8 on-line: http://hdl.handle.net/10380/1401, September, 2008 .
  13. [RIT-07] S. Rit, and D. Sarrut, "Cone-beam projection of a deformable volume for motion compensated algebraic reconstruction", Conf Proc IEEE Eng Med Biol Soc, Lyon, France, sep, 2007.
  14. [RIT-07b] S. Rit, C. Ginestet, and D. Sarrut, "Comparison of gated and dynamic cone-beam CT reconstruction methods", International Conference on the Use of Computers in Radiation Therapy (ICCR), Toronto, Canada, jun, 2007.
  15. [RIT-07a] S. Rit, Prise en compte du mouvement respiratoire pour la reconstruction d'images tomodensitométriques, : Université Lumière Lyon 2, 2007 .
  16. [VAND-08] J. Vandemeulebroucke, P. Clarysse, J. Kybic, and D. Sarrut, "Estimating Respiratory Motion from Cone-Beam Projections", In Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention MICCAI'2008, The First International Workshop on Pulmonary Image Analysis, New York, sep, 2008 .
  17. [VAND-07] J. Vandemeulebroucke, D. Sarrut, and P. Clarysse, "Point-validated Pixel-based Breathing Thorax Model", International Conference on the Use of Computers in Radiation Therapy (ICCR), Toronto, Canada, pp. 195-199, jun, 2007 .
  18. [SERO-08] P. Seroul, and D. Sarrut, "VV: a viewer for the evaluation of 4D image registration", In Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention MICCAI'2008, Workshop - Systems and Architectures for Computer Assisted Interventions, New York, sep, 2008 .