Accueil

Lumière et Paroi Vasculaire

Nos travaux sont réalisés dans une forte collaboration avec des universités à Bogota, Colombie. Nos interlocuteurs privilégié sont Marcela Hernández Hoyos (DEA 1998 et thèse 2002 à CREATIS) et Leonardo Flórez-Valencia (DEA 2002 et thèse 2006 à CREATIS).

Axes de recherche

 

Segmentation d'artères coronaires

Segmentation d'artères carotides

Segmentation d'artères pulmonaires

Segmentation d'artères coronaires

Modélisation du volume partiel pour séparer les artères des structures voisines [1]

Cavité "collée" aux artères. Prise en compte du volume partiel.

[haut de la page]

Extraction des lignes centrales d'artères à l'aide d'un algorithme basé sur un modèle élastique et sur l'analyse multi-échelle de moments de l'image [2][3][4] Notre méthode a participé à la finale de 3D Segmentation in the Clinic - a Grand Challenge II, New York 2008 [5]. Pour l'approche classique, basée sur les valeurs propres du hessien, nous proposons une accélération des calculs grâce à l'analyse des invariants [6].

Lignes centrales extraites (en bleu) superposées sur les tracés de référence.

[haut de la page]

Localisation de coupes "anormales" en utilisant des méthodes d'apprentissage automatique : la détection de niveau de densité (DLD) et les séparateurs à vaste marge (SVM) [7][8].

Exemples de sections étiquetées comme "anormales" (A = calcification, C = bifurcation) et normale (B).

[haut de la page]

Segmentation d'artères carotides

Modélisation par cylindre généralisé (RGC-sm = Right Generalized Cylinder state model) [9] : ligne centrale à courbure et torsion constantes par morceaux, contours avec coefficients de Fourier variant linéairement par morceaux. Extraction des contours par Fast Marching [10][11], estimation des paramètres par un filtre de Kalman [12][3][13]. Cette méthode a participé à la finale de 3D Segmentation in the Clinic - a Grand Challenge III, Londres 2009 [14].

Exemples de segmentations de la bifurcation carotidienne, utilisant le RGC-sm.

[haut de la page]

Segmentation des calcifications et des bords de la paroi artérielle : détection des discontinuités radiales et extraction d'isocontours adaptatifs [15].

Exemple de segmentation de la paroi carotidienne.

[haut de la page]

Segmentation d'artères pulmonaires

Objectif : localisation automatique des thrombus, dans le cas de suspicion d'embolie pulmonaire.

Exemple de résultat préliminaire de segmentation de l'arbre pulmonaire.

[haut de la page]

References

  1. [ZULU-09a] M. A. Zuluaga, M. Hernández Hoyos, and M. Orkisz, "Evaluation of partial volume effects in computer tomography for the improvement of coronary artery segmentation", 23rd CARS - Comput Assisted Radiol Surg, vol. 4-suppl.1, Berlin, Germany, Springer, pp. S40-1 (abstract), June, 2009.
  2. [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 .
  3. [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 .
  4. [HERN-05] M. Hernández Hoyos, M. Orkisz, P. Douek, and I. E. Magnin, "Assessment of carotid artery stenoses in 3D contrast-enhanced magnetic resonance angiography, based on improved generation of the centerline", Mach Graph Vision, vol. 14, no. 4, pp. 349-378, 2005 .
  5. [SCHA-09] M. Schaap, C. T. Metz, T. van Walsum, A. G. van der Giessen, A. C. Weustink, N. R. Mollet, C. Bauer, H. Bogunović, C. Castro, X. Deng, et al., "Standardized evaluation methodology and reference database for evaluating coronary artery centerline extraction algorithms", Med Image Anal, vol. 13, no. 5, pp. 701–714, 2009 .
  6. [ORLO-09] P. Orlowski, and M. Orkisz, "Efficient computation of Hessian-based enhancement filters for tubular structures in {3D} images", Innov Tech Biol Med - RBM, vol. 30, pp. 128–132, 2009 .
  7. [ZULU-11a] M. A. Zuluaga, I. E. Magnin, M. Hernández Hoyos, E. J. F. Delgado Leyton, F. Lozano, and M. Orkisz, "Automatic detection of abnormal vascular cross-sections based on Density Level Detection and Support Vector Machines", Int J Computer Assist Radiol Surg, vol. 6, no. 2, pp. 163-174, 2011 .
  8. [ZULU-11b] M. A. Zuluaga, D. Hush, E. J. F. Delgado Leyton, M. Hernández Hoyos, and M. Orkisz, "Learning from Only Positive and Unlabeled Data to Detect Lesions in Vascular CT Images", Medical Image Computing and Computer Assisted Interventions - MICCAI , vol. LNCS 6893, Part III, Toronto, Canada, Springer, Heidelberg, pp. 9-16, September, 2011 .
  9. [AZEN-03] J. Azencot, and M. Orkisz, "Deterministic and Stochastic State Model of Right Generalized Cylinder (RGC-sm): Application in Computer Phantoms Synthesis", Graphical Models, vol. 65, pp. 323-350, 2003 .
  10. [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.
  11. [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 .
  12. [FLOR-06a] L. Flórez Valencia, J. Azencot, F. Vincent, M. Orkisz, and I. E. Magnin, "Segmentation and quantification of blood vessels in 3d images using a right generalized cylinder state model", Int. Conf. Image Processing, Atlanta, GA, USA, pp. 2441-2444, October, 2006 .
  13. [FLOR-09] L. Flórez Valencia, J. Azencot, and M. Orkisz, "Carotid arteries segmentation in {CT} images with use of a right generalized cylinder model", MICCAI Workshop - 3D Segmentation in the Clinic: A Grand Challenge III, London, GB, Midas Journal, pp. 8 on-line, September, 2009 .
  14. [HAME-11] K. Hameeteman, M. A. Zuluaga, M. Freiman, L. Joskowicz, O. Cuisinaire, L. Flórez Valencia, M. A. Gülsün, K. Krissian, J. Mille, W. C. K. Wong, et al., "Evaluation Framework for Carotid Bifurcation Lumen Segmentation and Stenosis Grading", Med Image Anal, vol. 15, no. 4, pp. 477-488, August 2011 .
  15. [ZULU-07a] M. A. Zuluaga, E. E. Dávila Serrano, L. F. Uriza, and M. Hernández Hoyos, "Carotid artery segmentation and characterization in 3D computed tomography (CT) images", 21st CARS - Comput Assisted Radiol Surg, vol. 2, no. 1, Berlin, Germany, pp. S72 – S74, June, 2007.