La thérapie de resynchronisation cardiaque (CRT) est une thérapie électrique reconnue pour le traitement de l'insuffisance cardiaque liée à un asynchronisme cardiaque. Toutefois, environ un tiers des patients traités s'avèrent non-répondeurs à la CRT. Les travaux présentés dans cette thèse portent sur l'optimisation de la CRT par un meilleur positionnement de la sonde de stimulation du ventricule gauche (VG). L'approche proposée se décompose en deux temps. Une analyse pré-opératoire permet d'abord de définir les sites du VG optimaux et de caractériser leurs accès grâce à plusieurs étapes de recalage et fusion d'informations multimodales. Ensuite, un système d'assistance per-opératoire, basé sur la fusion des données pré- et per-opératoire, est proposé aux cliniciens afin de guider le geste vers les sites de stimulation pré-définis. L'analyse pré-opératoire utilisée pour la planification de la CRT s'inscrit dans la continuité des travaux menés au LTSI depuis plusieurs années. Dans ces travaux, de nouvelles méthodes pour la segmentation semi-interactive des veines coronaires en imagerie TDM ainsi que pour la caractérisation de la fibrose diffuse en IRM ont été proposées puis l'ensemble des méthodes développées au laboratoire ont été intégrés dans un même outil logiciel. Dans un second temps, une assistance per-opératoire est fourni à l'aide d'un recalage 3D/2D entre un modèle 3D de planification, issu de l'analyse pré-opératoire, et les images angiographiques 2D utilisées en routine clinique. Afin de permettre ce recalage, des méthodes d'extraction des images télé-systoliques et de segmentation automatique des veines coronaires dans ces dernières ont d'abord été définies. Ensuite, le recalage 3D/2D, effectué entre les veines coronaires 3D extraites en imagerie TDM et leur équivalent 2D dans les images angiographiques, permet la fusion des données pré- et per-opératoire. / Cardiac Resynchronization Therapy (CRT) is a recognized electrical therapy to correct cardiac asynchronism. However, about one third of implanted patients do not respond properly to the therapy. This thesis is focused on the improvement of the CRT through the optimization of the left ventricular lead placement. The proposed approach here is defined in two parts. Firstly, a pre-operative analysis defines the best left ventricle sites to stimulate thanks to several steps of registration and fusion of multimodales informations. Secondly, a per-operative assistance system is proposed in order to guide clinicians to use these pre-defined implantation sites. The CRT planification is a research theme in the LTSI for many years. In this thesis, novel semi-automatic segmentation methods have been developed for both the coronary veins in CT and diffuse fibrosis characterization in MRI. The previous developments and these novel methods have been gathered and integrated in one software. Then, a 2D/3D registration between angiographic frames, used in clinical routine, and a 3D model produced by the pre-operative analysis is used to assist the implantation. To perform the registration, dedicated methods to extract end-systolic images and segment coronary veins in these images have been developed. Next, the registration is performed between the 3D coronary veins (extracted from the CT volumes) and their 2D equivalent which allows the pre- and per-operative data to be fused.

En cardiologie interventionnelle, le clinicien pourrait bénéficier d'une fusion de deux informations complémentaires provenant d'un scanner CT préopératoire et du flux d'images radiographiques servant au guidage des outils manipulés dans les vaisseaux du patient. Une telle fusion nécessite d'aligner les deux modalités et de construire des correspondances pertinentes. Nous proposons une approche basée sur la préservation de la topologie des structures mises en correspondance par le biais d'un cadre général visant à recaler des courbes ainsi qu'une méthode d'appariement d'arbre. / In interventional cardiology, the clinician can benefit from a fused visualization of a diagnostic pre-operative CT scan and the live X-ray projective images used for the guidance of dedicated tools inside the patient's vasculature. This necessitates to align both modalities and build relevant pairings between them. We have developed a general framework combining a method to register curves with a tree pairing procedure, which is able to preserve the topology of the structures.

L'objectif de ces travaux de thèse est de proposer une démarche de caractérisation et de simulation de matériaux métalliques à gradients de microstructure. Ces résultats doivent permettre de modéliser l'impact du procédé de forgeage sur la tenue en fatigue à grand nombre de cycles d'essieux ferroviaires, produits dans le cadre du projet Innovaxle par la société Valdunes. Des essais de caractérisation réalisés sur un essieu forgé mettent en évidence un gradient de taille de grain entre le cœur et la surface de la pièce. Ce gradient est reproduit à une échelle plus fine sur des éprouvettes recristallisées en fer ARMCO, dont la caractérisation révèle un comportement élasto-plastique fortement hétérogène. Ce comportement est caractérisé à l'aide de la méthode F.E.M.U. (Finite Element Model Updating), qui appuie une hypothèse de modélisation basée sur l'application de la loi Hall-Petch à l'échelle mésoscopique. Cette modélisation sert de base à des simulations en fatigue décrivant la réponse à des sollicitations non-uniformes d'agrégats polycristallins à gradient de microstructure. L'intérêt de microstructures conçues en prévision de chargements spécifiques est mise en avant par ces simulations. Les calculs éléments finis présentés dans ces travaux sont réalisés avec le logiciel Code Aster, et le logiciel libre YADICS est utilisé pour la corrélation d'images numériques. / The main objective of this thesis is to design a consistent methodology for the characterization and simulation of functionally graded metals. This approach should allow the assessment of the high cycle fatigue response of forged railway axles produced by Valdunes, in the context of the Innovaxle project. The tests conducted on the forged material reveal a very heterogeneous microstructure, whose grain size varies in the width of the axle. A procedure based on recrystallisation is designed to reproduce this grain size gradient on a smaller scale, on a reference material (ARMCO iron). The characterization of the obtained graded microstructure shows heterogeneities in the local elasto-plastic response of the specimen. This behaviour is tentatively described by a heterogeneously distributed elasto-plastic law over the microstructure, the local yield strength being obtained from the local grain size through a Hall-Petch formulation. This model is used to simulate the response of graded microstructures under heterogeneous loadings in the high cycle fatigue regime. The interests of functionally graded materials are outlined by these simulations. The finite element simulations run in this work make use of the Code Aster software, and the digital image correlation program YADICS is used for image registration purposes.

L'utilisation d'images de modalités différentes est très répandue dans la résolution de problèmes liés aux applications de la télédétection. La raison principale est que chaque image d'une certaine modalité contient des informations spécifiques qui peuvent être intégrées en un modèle unique, afin d'améliorer notre connaissance à propos d'une scène spécifique. A cause du grand volume de données disponibles, ces intégrations doivent être réalisées de manière automatique. Cependant, un problème apparaît dès les premiers stades du processus : la recherche, dans des images de modalités différentes, de régions en correspondance. Ce problème est difficile à résoudre car la décision de regrouper des régions doit nécessairement reposer sur la part d'information commune aux images, même si les modalités sont différentes. Dans cette thèse, nous nous proposons donc d'apporter une contribution à la résolution de ce problème / The use of several images of various modalities has been proved to be quite useful for solving problems arising in many different applications of remote sensing. The main reason is that each image of a given modality conveys its own part of specific information, which can be integrated into a single model in order to improve our knowledge on a given area. With the large amount of available data, any task of integration must be performed automatically. At the very first stage of an automated integration process, a rather direct problem arises : given a region of interest within a first image, the question is to find out its equivalent within a second image acquired over the same scene but with a different modality. This problem is difficult because the decision to match two regions must rely on the common part of information supported by the two images, even if their modalities are quite different. This is the problem that we wish to address in this thesis

L'objectif de ce travail était de développer des méthodes pour permettre une évaluation in vivo plus robuste du réseau vasculaire dans la tumeur par imagerie de contraste ultrasonore. Trois aspects de l'analyse de donnée ont été abordé: 1) la régression des modèles paramétriques de flux sur les données de puissance linéaire, 2) la compensation du mouvement 3) l’évaluation d’une méthode de clustering pour identifier les hétérogénéités dans les tumeurs. Un modèle multiplicatif est proposé pour décrire le signal DCE-US. Une méthode de régression en est dérivée. La caractérisation du signal permet la mise au point d’une méthode de simulation de séquences 2D+T. La méthode de régression permet une diminution de la variabilité des paramètres de flux fonctionnels extraits, sur données simulées expérimentales. La méthode de simulation est appliquée pour évaluer une méthode combinant estimation du mouvement et estimations des paramètres micro-vasculaires dans un unique problème mathématique d'optimisation. Cette nouvelle méthode présente en plus l'avantage d'être indépendante de l'opérateur. Il est montré que dans une large majorité des cas l'estimation du mouvement est meilleure avec la nouvelle méthode qu'avec une méthode de références. Une méthode de clustering est adaptée et évaluée sur données DCE-US simulées et in-vivo. Elle permet de détecter des hétérogénéités dans la structure vasculaire des tumeurs. Les méthodes développées permettent d'améliorer l’évaluation du réseau microvasculaire par DCE-US grâce à une description rigoureuse du signal, à la mise au point d'outil diminuant l'intervention de l'opérateur et la prise en compte de l'hétérogénéité du réseau vasculaire. / This work aimed to develop methods to robustly evaluate in vivo functional flow within the tumor vascular network with Dynamic contrast-enhanced ultrasound (DCE-US). Three aspects of data analysis were addressed: 1) insuring best fit between parametric flow models and the experimentally acquired echo-power curves, 2) compensating sequences for motion and 3) evaluating a method to discriminate between tissues with different functional flow. A multiplicative model is proposed to describe the DCE-US signal. Based on this model, a new parametric regression method of the signal is derived. Characterization of the statistical properties of the noise and signal is also used to develop a new method simulating contrast-enhanced ultrasound 2D+t sequences. A significant decrease in the variability of the functional flow parameters extracted according to the new multiplicative-noise fitting method is demonstrated using both simulated and experimentally-acquired sequences. The new sequence simulations are applied to test a method combining motion estimation and flow-parameter estimation within a single mathematical framework. Because this new method does not require the selection of a reference image, it reduces operator intervention. Tests of the method on both simulations and clinical data and demonstrate in a majority of sequences a more accurate motion estimation than the commonly used image registration method. Finally, a non-parametric method for perfusion curve clustering is evaluated on 2D+t sequences. The aim of this method is to regroup similar filling patterns without a priori knowledge about the patterns. The method is tested on simulated and on pre-clinical data.

L’angioplastie coronarienne est une intervention guidée par rayons X et réalisée par voie endovasculaire qui restaure le diamètre des vaisseaux coronaires réduit par accumulation de corps gras au sein de leurs parois. Lors de cette procédure, un guide est introduit à partir d’une artère qui peut être située au poignet ou au niveau de l’aine. La technique consiste alors à amener dans le vaisseau pathologique un ballonnet gonflable dans la zone rétrécie, localisée grâce à l’injection préalable d’un produit de contraste. Le gonflement du ballonnet élargit l’artère et s’accompagne en général de la pose d’un stent, structure métallique capable de renforcer la paroi. Le geste clinique peut être facilité en intégrant aux images le détail de la nature de la paroi, information disponible avec un scanner 3D. Le but de cette thèse est de proposer une méthode de recalage déformable pour superposer cette information 3D à des images angiographiques 2D per-opératoire en déformant le modèle 3D afin qu’il suive la dynamique cardiaque capturée dans les images angiographiques. Nous introduisons un algorithme de segmentation capable de segmenter automatiquement les vaisseaux principaux dans ces images angiographiques. Ensuite, nous présentons une approche de suivi du vaisseau 3D pathologique dans une séquence 2D+t combinant appariements et déformation d’une courbe spline. Enfin, nous décrivons l’extension au suivi d'un arbre vasculaire 3D, représenté par un arbre dont les arcs sont des courbes splines, dans une séquence 2D+t. Nous avons privilégié les approches applicables avec une seule projection angiographique, bien adapté au déroulement usuel des procédures cliniques. La performance des algorithmes a fait l’objet d’évaluations quantitatives sur des données réelles incluant 30 images pour la segmentation et 23 séquences pour le recalage. / Coronary angioplasty is an X-ray guided intervention, which aims at recovering the diameter of coronary vessels when the accumulation of fat in the vessel wall reduced it. During this procedure, a guide-wire is inserted in the blood vessel located at the wrist or groin. This guide-wire brings into the pathologic vessel a balloon at the level of the fat accumulation, thanks to a previous contrast injection which highlights the lesion. The balloon is inflated and very frequently a thin mesh tube of metallic wires (stent), which is wrapped around the balloon, is then expanded during the balloon inflation. The procedure could benefit from additional information on the nature of the inner wall, available on 3D CT scan. The aim of the thesis is to propose a dynamic registration to superimpose this 3D information onto the intraoperative 2D angiographic sequence, by deforming the 3D model so that it can follow the cardiac motion captured thanks to the angiographic images. We introduce a segmentation algorithm able to automatically segment the main vessels of the angiographic images. Then, we present a tracking approach of the 3D pathologic vessel in a 2D+t sequence combining pairings and the deformation of a spline curve. Finally, we describe the extension to the 3D vascular tree tracking represented by a tree, whose edges are spline curves, in a 2D+t sequence. We favored approaches that are applicable to a single angiographic projection, which is well adapted to the usual process of clinical procedures. All the proposed methods have been tested on real data, consisting of 30 angiographic images for the segmentation algorithm and 23 angiographic sequences for the registration algorithms.

Ce travail porte sur la modélisation de problèmes liés au recalage d'images. Le recalage consiste à trouver une déformation optimale de sorte qu'une image déformée s'aligne sur une image de référence. Il s'agit d'une technique que l'on rencontre dans de nombreux domaines, comme l'imagerie médicale, la comparaison de données ou le suivi de formes. Le premier chapitre se concentre sur le problème de préservation de la topologie. Cette condition de préservation de la topologie est importante lorsque la déformation recherchée traduit des propriétés physiques des objets soumis à la déformation. Les chapitres suivants proposent la construction de différentes méthodes de recalage d'images fondées sur la théorie de l'élasticité non linéaire. En effet, les objets à apparier sont supposés être des matériaux hyper-élastiques. Différents termes d'attaches aux données ont été explorés ainsi que deux modèles conjoints de segmentation et recalage. / This work focuses on the modelling of problems related to image registration. Image registration consists in finding an optimal deformation such that a deformed image is aligned with a reference image. It is an important task encountered in a large range of applications such as medical imaging, comparison of data or shape tracking. The first chapter concerns the problem of topology preservation. This condition of topology preservation is important when the sought deformation reflects physical properties of the objects to be distorted. The following chapters propose several methods of image registration based on the nonlinear elasticity theory. Indeed, the objects to be matched are modelled as hyperelastic materials. Different fidelity terms have been investigated as well as two joint segmentation/registration models.

Les imageurs des hôpitaux produisent de plus en plus d'images 3D et il y a un nombre croissant d'études de cohortes. Afin d'ouvrir la voie à des méthodes utilisant de larges bases de données, il est nécessaire de développer des approches permettant de rendre ces bases cohérentes en recalant les images. Les principales méthodes actuelles de recalage de groupes utilisent des données denses (voxels) et sélectionnent une référence pour mettre en correspondance l'ensemble des images. Nous proposons une approche de recalage par groupes, sans image de référence, en utilisant seulement des points d'intérêt (Surf3D), applicable à des bases de plusieurs centaines d'images médicales. Nous formulons un problème global fondé sur l'appariement de points d'intérêt. La variabilité inter-individu étant grande, le taux de faux positifs (paires aberrantes) peut être très important (70\%). Une attention particulière est portée sur l'élimination des appariements erronés. Une première contribution effectue le recalage rigide de groupes d'images. Nous calculons les recalages de toutes les paires d'images. En s'appuyant sur le graphe complet de ces recalages, nous formulons le problème global en utilisant l'opérateur laplacien. Des expérimentations avec 400 images scanner CT 3D hétérogènes illustrent la robustesse de notre méthode et sa vitesse d'exécution. Une seconde contribution calcule le recalage déformable de groupes d'images. Nous utilisons des demi-transformations, paramétrées par des pyramides de B-splines, entre chaque image et un espace commun. Des comparaisons sur un jeu de données de référence montrent que notre approche est compétitive avec la littérature tout en étant beaucoup plus rapide. Ces résultats montrent le potentiel des approches basées sur des points d'intérêt pour la mise en correspondance de grandes bases d'images. Nous illustrons les perspectives de notre approche par deux applications : la segmentation multi-atlas et l'anthropologie. / The ever-increasing amount of medical images stored in hospitals offers a great opportunity for big data analysis. In order to pave the way for huge image groups screening, we need to develop methods able to make images databases consistent by group registering those images. Currently, group registration methods generally use dense, voxel-based, representations for images and often pick a reference to register images. We propose a group registration framework, without reference image, by using only interest points (Surf3D), able to register hundreds of medical images. We formulate a global problem based on interest point matching. The inter-patient variability is high, and the outliers ratio can be large (70\%). We pay a particular attention on inhibiting outliers contribution. Our first contribution is a two-step rigid groupwise registration. In the first step, we compute the pairwise rigid registration of each image pair. In a second step, a complete graph of those registrations allows us to formulate a global problem using the laplacian operator. We show experimental results for groups of up to 400 CT-scanner 3D heterogeneous images highlighting the robustness and speed of our approach. In our second contribution, we compute a non-rigid groupwise registration. Our approach involves half-transforms, parametrized by a b-spline pyramid, between each image and a common space. A reference dataset shows that our algorithm provides competitive results while being much faster than previous methods. Those results show the potential of our interest point based registration method for huge datasets of 3D medical images. We also provide to promising perspectives: multi-atlas based segmentation and anthropology.

Une approche variationnelle robuste est proposée pour le recalage de signaux 1D puis appliquée au calcul des géodésiques de formes pour la classification. L'approche est ensuite étendue au recalage d'images de séquences de formes. Cette approche de recalage, basé-géométrie, est particulièrement bien adaptée aux images peu contrastées, pour lesquelles le recalage basé-intensité manque d'efficacité. Une étude de validation est menée sur des signaux et des images issus de la biologie et du milieu médical. La reconnaissance de formes (classification et recherche) a aussi été validée sur la base d'images MPEG-7 largement utilisée dans la littérature scientifique. L'application principale visée concerne le traitement des signaux et des images issus d'archives biologiques marines (otolithes de poissons et coquilles Saint-Jacques), qui présentent une grande variabilité inter-individuelle et où les approches de recalage sont d'un intérêt tout particulier. Les méthodes proposées ont été appliquées avec succès à l'identification de l'espèce et/ou du stock du poisson et de la coquille Saint-Jacques, à l'estimation de l'âge et de la croissance du poisson, comme aide à l'interprétation des marques de croissance et à l'établissement de modèles statistiques de formes.

L'analyse quantitative de la perfusion myocardique, i.e. l'estimation d'indices de perfusion segmentaires puis leur confrontation à des valeurs normatives, constitue un enjeu majeur pour le dépistage, le traitement et le suivi des cardiomyopathies ischémiques --parmi les premières causes de mortalité dans les pays occidentaux. Dans la dernière décennie, l'imagerie par résonance magnétique de perfusion (IRM-p) est la modalité privilégiée pour l'exploration dynamique non-invasive de la perfusion cardiaque. L'IRM-p consiste à acquérir des séries temporelles d'images cardiaques en incidence petit-axe et à plusieurs niveaux de coupe le long du grand axe du cœur durant le transit d'un agent de contraste vasculaire dans les cavités et le muscle cardiaques. Les examens IRM-p résultants présentent de fortes variations non linéaires de contraste et des artefacts de mouvements cardio-respiratoires. Dans ces conditions, l'analyse quantitative de la perfusion myocardique est confrontée aux problèmes complexes de recalage et de segmentation de structures cardiaques non rigides dans des examens IRM-p. Cette thèse se propose d'automatiser l'analyse quantitative de la perfusion du myocarde en développant un outil d'aide au diagnostic non supervisé dédié à l'IRM de perfusion cardiaque de premier passage, comprenant quatre étapes de traitement : -1.sélection automatique d'une région d'intérêt centrée sur le cœur; -2.compensation non rigide des mouvements cardio-respiratoires sur l'intégralité de l'examen traité; -3.segmentation des contours cardiaques; -4.quantification de la perfusion myocardique. Les réponses que nous apportons aux différents défis identifiés dans chaque étape s'articulent autour d'une idée commune : exploiter l'information liée à la cinématique de transit de l'agent de contraste dans les tissus pour discriminer les structures anatomiques et guider le processus de recalage des données. Ce dernier constitue le travail central de cette thèse. Les méthodes de recalage non rigide d'images fondées sur l'optimisation de mesures d'information constituent une référence en imagerie médicale. Leur cadre d'application usuel est l'alignement de paires d'images par appariement statistique de distributions de luminance, manipulées via leurs densités de probabilité marginales et conjointes, estimées par des méthodes à noyaux. Efficaces pour des densités jointes présentant des classes individualisées ou réductibles à des mélanges simples, ces approches atteignent leurs limites pour des mélanges non-linéaires où la luminance au pixel s'avère être un attribut trop frustre pour permettre une décision statistique discriminante, et pour des données mono-modal avec variations non linéaires et multi-modal. Cette thèse introduit un modèle mathématique de recalage informationnel multi-attributs/multi-vues générique répondant aux défis identifiés: (i) alignement simultané de l'intégralité de l'examen IRM-p analysé par usage d'un atlas, naturel ou synthétique, dans lequel le cœur est immobile et en utilisant les courbes de rehaussement au pixel comme ensemble dense de primitives; et (ii) capacité à intégrer des primitives image composites, spatiales ou spatio-temporelles, de grande dimension. Ce modèle, disponible dans le cadre classique de Shannon et dans le cadre généralisé d'Ali-Silvey, est fondé sur de nouveaux estimateurs géométriques de type k plus proches voisins des mesures d'information, consistants en dimension arbitraire. Nous étudions leur optimisation variationnelle en dérivant des expressions analytiques de leurs gradients sur des espaces de transformations spatiales régulières de dimension finie et infinie, et en proposant des schémas numériques et algorithmiques de descente en gradient efficace. Ce modèle de portée générale est ensuite instancié au cadre médical ciblé, et ses performances, notamment en terme de précision et de robustesse, sont évaluées dans le cadre d'un protocole expérimental tant qualitatif que quantitatif