L'imagerie médicale sur petits animaux est d'une grande utilité en recherche préclinique, car elle permet d'imager in vivo et en 3D l'intérieur de l'animal. Ceci sert au développement de nouveaux médicaments et au suivi de l'évolution de certaines pathologies. En effet, les techniques d'imagerie éliminent la nécessité de sacrifier les animaux, ce qui permet le suivi de processus biomoléculaires sur un même individu et l'obtention de données statistiquement plus significatives. Cependant, l'information moléculaire recueillie s'avère généralement de faible résolution spatiale, notamment en imagerie optique à cause de la diffusion de la lumière, et donc difficile à localiser dans le corps de l'animal. Le jumelage de modalités d'imagerie complémentaires permet donc d'obtenir des images anatomiques et moléculaires superposées, mais cela s'avère toutefois relativement coûteux. Le projet présenté vise à améliorer une technique d'imagerie 2D toute optique à faible coût permettant d'obtenir une carte approximative 3D des organes internes d'une souris. Cette technique devrait permettre le recalage spatial automatique d'informations moléculaires obtenues sur le même appareil, bien que cela n'ait pas encore été démontré. L'amélioration apportée par le projet consiste à obtenir des images anatomiques 3D, plutôt que 2D, en utilisant une caméra tournante et des techniques de vision numérique stéréo. Pour ce faire, la technique existante est d'abord reproduite. Celle-ci consiste à injecter de l'ICG , un marqueur fluorescent non spécifique qui demeure confiné au réseau vasculaire une fois injecté, à une souris anesthésiée. De par leurs métabolismes distincts et le temps que met l'ICG à atteindre chacun d'eux, la dynamique de fluorescence varie entre les organes, mais demeure relativement uniforme à l'intérieur d'un même organe. Certains organes peuvent donc être segmentés par des techniques appropriées de traitement de signal, telles l'analyse en composantes principales et la régression par moindres carrés non négative. Un système d'imagerie à caméra rotative comme le QOS® de Quidd permet d'obtenir des images 2D segmentées de l'anatomie. interne de l'animal selon plusieurs plans de vue. Ces plans de vue servent à reconstruire l'information anatomique en 3D par des techniques de vision numérique. La procédure pourrait être répétée avec un ou plusieurs marqueurs fluorescents fonctionnalisés dans le but d'obtenir des images moléculaires 3D du même animal et de les superposer aux images anatomiques 3D. La technique développée devrait ainsi permettre d'obtenir à faible coût et de manière toute optique des images 3D anatomiques et moléculaires recalées spatialement automatiquement.

Nous présentons une nouvelle approche pour la modélisation d'objets 3D de haute qualité à partir de séquences d'images en rotation partiellement calibrées. L'algorithme est capable: de calibrer la caméra (la pose et la longueur focale), de reconstruire la géométrie 3D et de créer une carte de texture. Par rapport à d'autres méthodes plus classiques, le calibrage est réalisé à partir d'un ensemble de silhouettes comme seule source d'information. Nous développons le concept de cohérence d'un ensemble de silhouettes généré par un objet 3D. Nous discutons d'abord la notion de cohérence de silhouettes et définissons un critère pratique pour l'estimer. Ce critère dépend à la fois des silhouettes et des paramètres des caméras qui les ont générées. Ces paramètres peuvent être estimés pour le problème de modélisation 3D en maximisant la cohérence globale des silhouettes. La méthode de reconstruction 3D est fondée sur l'utilisation d'un modèle déformable classique, qui définit le cadre dans lequel nous pouvons fusionner l'information de la texture et des silhouettes pour reconstruire la géométrie 3D. Cette fusion est accomplie en définissant deux forces basées sur les images: une force définie par la texture et une autre définie par les silhouettes. La force de texture est calculée en deux étapes: une approche corrélation multi-stéréo par décision majoritaire, et une étape de diffusion du vecteur gradient (GVF). En raison de la haute résolution de l'approche par décision majoritaire, une version multi-résolution du GVF a été développée. En ce qui concerne la force des silhouettes, une nouvelle formulation de la contrainte des silhouettes est dérivée. Elle fournit une manière robuste d'intégrer les silhouettes dans l'évolution du modèle déformable. A la fin de l'évolution, cette force fixe les contours générateurs du modèle 3D. Finalement, une carte de texture est calculée à partir des images originales et du modèle 3D reconstruit.