Quantification de l’aération de poumons, dans les images scanner, en présence de larges opacités

Equipe d’accueil : CREATIS, équipe MOTIVATE, projet encadré par les professeurs Maciej ORKISZ (maciej.orkisz[at]creatis.insa-lyon.fr)  et Jean-Christophe Richard (service de réanimation de l’hôpital de la Croix Rousse, Lyon)

Contexte : La segmentation et le recalage d’images scanner de poumons ont de nombreuses applications cliniques, particulièrement dans le cancer et la bronchopneumopathie obstructive chronique.  Les méthodes existantes obtiennent de très bons résultats tant que la pathologie n’affecte pas le contraste, habituellement élevé, entre le parenchyme pulmonaire et les tissus environnants, et que les inhomogénéités telles que les tumeurs restent de petite taille en comparaison avec le volume des poumons. En revanche, ces méthodes échouent [1] dans les images où les inhomogénéités, dues par exemple à la présence d’un œdème, entraînent la présence de grandes régions opaques qui dégradent, voire annulent, ce contraste.

L’équipe de CREATIS a proposé des techniques de segmentation et de recalage d’images pulmonaires pour les besoins de la quantification des changements d'aération du parenchyme pulmonaire en présence de ces opacités. Cependant, elles trop lentes pour une application clinique et restent imprécises lorsque la région opaque se situe en bas des poumons où le bronches ne sont pas visibles dans les images scanner.

Objectifs : Le principal objectif du projet proposé est de développer des méthodes de quantification rapides et précises. L'étudiant(e) pourra explorer une de deux pistes suivantes : recalage guidé par un a priori anatomique et physiologique, notamment en matière de la nature du mouvement des poumons, ou classification fondée sur des techniques d'apprentissage automatique.

Compétences attendues : traitement du signal, traitement de l’image, mathématiques appliquées, informatique (programmation en C++, matlab)

Connaissances et compétences à développer au cours du projet : approfondissement en segmentation et recalage d’images 3D et en programmation (ITK, VTK), acquisition de connaissances biomédicales, gestion de projet informatique (GIT), développement de qualités humaines (dialogue avec le milieu médical)