Ce travail de thèse est axé sur le domaine du traitement d'images biomédicales. L'objectif de notre étude est l'estimation des paramètres traduisant les propriétés mécaniques de l'artère carotide in vivo en imagerie échographique, dans une optique de détection précoce de la pathologie cardiovasculaire. L'analyse du mouvement longitudinal des tissus de la paroi artérielle, i.e. dans la même direction que le flux sanguin, représente la motivation majeure de ce travail. Les trois contributions principales proposées dans ce travail sont i) le développement d'un cadre méthodologique original et semi-automatique, dédié à la segmentation et à l'estimation du mouvement de la paroi artérielle dans des séquences in vivo d'images ultrasonores mode-B, ii) la description d'un protocole de génération d'une référence, faisant intervenir les opérations manuelles de plusieurs experts, dans le but de quantifier la précision des résultats de notre méthode malgré l'absence de vérité terrain inhérente à la modalité échographique, et iii) l'évaluation clinique de l'association entre les paramètres mécaniques et dynamiques de la paroi carotidienne et les facteurs de risque cardiovasculaire dans le cadre de la détection précoce de l'athérosclérose. Nous proposons une méthode semi-automatique, basée sur une approche conjointe de segmentation des contours de la paroi et d'estimation du mouvement des tissus. L'extraction de la position des interfaces est réalisée via une approche spécifique à la structure morphologique de la carotide, basée sur une stratégie de programmation dynamique exploitant un filtrage adapté. L'estimation du mouvement est réalisée via une méthode robuste de mise en correspondance de blocs (block matching), basée sur la connaissance du déplacement a priori ainsi que sur la mise à jour temporelle du bloc de référence par un filtre de Kalman spécifique. La précision de notre méthode, évaluée in vivo, correspond au même ordre de grandeur que celle résultant des opérations manuelles réalisées par des experts, et reste sensiblement meilleure que celle obtenue avec deux autres méthodes traditionnelles (i.e. une implémentation classique de la technique de block matching et le logiciel commercial Velocity Vector Imaging). Nous présentons également quatre études cliniques réalisées en milieu hospitalier, où nous évaluons l'association entre le mouvement longitudinal et les facteurs de risque cardiovasculaire. Nous suggérons que le mouvement longitudinal, qui représente un marqueur de risque émergent et encore peu étudié, constitue un indice pertinent et complémentaire aux marqueurs traditionnels dans la caractérisation de la physiopathologie artérielle, reflète le niveau de risque cardiovasculaire global, et pourrait être bien adapté à la détection précoce de l'athérosclérose. / This thesis is focused on the domain of bio-medical image processing. The aim of our study is to assess in vivo the parameters traducing the mechanical properties of the carotid artery in ultrasound imaging, for early detection of cardiovascular diseases. The analysis of the longitudinal motion of the arterial wall tissues, i.e. in the same direction as the blood flow, represents the principal motivation of this work. The three main contributions proposed in this work are i) the development of an original and semi-automatic methodological framework, dedicated to the segmentation and motion estimation of the arterial wall in in vivo ultrasound B-mode image sequences, ii) the description of a protocol aiming to generate a reference, involving the manual tracings of several experts, in the objective to quantify the accuracy of the results of our method despite the absence of ground truth inherent to ultrasound imaging, and iii) the clinical evaluation of the association between the mechanical and dynamical parameters of the arterial wall and the cardiovascular risk factors, for early detection of atherosclerosis. We propose a semi-automatic method, based on a combined approach of wall segmentation and tissues motion estimation. The extraction on the interfaces position is realized via an approach specific to the morphological structure of the carotid artery, based on a strategy of dynamic programming using a matched filter. The motion estimation is performed via a robust block matching method, based on the a priori knowledge of the displacement as well as the temporal update of the reference block with a specific Kalman filter. The accuracy of our method, evaluated in vivo, corresponds to the same order of magnitude as the one resulting from the manual operations performed by experts, and is significantly higher than the one obtained from two other classical methods (i.e. a classical implementation of the block matching technique, and the VVI commercial software). We also present four clinical studies, and we evaluate the association between longitudinal motion and cardiovascular risk factors. We suggest that the longitudinal motion, which represents an emerging cardiovascular risk marker that has been only few studied yet, constitutes a pertinent and complementary marker aiming at the characterization of arterial physio-pathology, traduces the overall cardiovascular risk level, and could be well suited to the early detection of the atherosclerosis.

Dans les examens médicaux et les actes de thérapie, les techniques minimalement invasives sont de plus en plus utilisées. Des instruments comme des aiguilles de biopsie, ou des électrodes sont utilisés pour extraire des échantillons de cellules ou pour effectuer des traitements. Afin de réduire les traumatismes et de faciliter le suivi visuelle de ces interventions, des systèmes d’assistance par imagerie médicale, comme par exemple, par l’échographie 2D, sont utilisés dans la procédure chirurgicale. Nous proposons d’utiliser l’échographie 3D pour faciliter la visualisation de l’aiguille, mais en raison de l’aspect bruité de l’image ultrasonore (US) et la grande quantité de données d’un volume 3D, il est difficile de trouver l’aiguille de biopsie avec précision et de suivre sa position en temps réel. Afin de résoudre les deux principaux problèmes ci-dessus, nous avons proposé une méthode basée sur un algorithme RANSAC et un filtre de Kalman. De même l’étude est limitée à une région d’intérêt (ROI) pour obtenir une localisation robuste et le suivi de la position de l’aiguille de biopsie en temps réel. La méthode ROI-RK se compose de deux étapes: l’étape d’initialisation et l’étape de suivi. Dans la première étape, une stratégie d’initialisation d’une ROI en utilisant le filtrage de ligne à base de matrice de Hesse est mise en œuvre. Cette étape permet de réduire efficacement le bruit de granularité du volume US, et de renforcer les structures linéaires telles que des aiguilles de biopsie. Dans la deuxième étape, après l’initialisation de la ROI, un cycle de suivi commence. L’algorithme RK localise et suit l’aiguille de biopsie dans une situation dynamique. L’algorithme RANSAC est utilisé pour estimer la position des micro-outils et le filtrage de Kalman permet de mettre à jour la région d’intérêt et de corriger la localisation de l’aiguille. Une stratégie d’estimation de mouvement est également appliquée pour estimer la vitesse d’insertion de l’aiguille de biopsie. Des volumes 3D US avec un fond inhomogène ont été simulés pour vérifier les performances de la méthode ROI-RK. La méthode a été testée dans des conditions variables, telles que l’orientation d’insertion de l’aiguille par rapport à l’axe de la sonde et le niveau de contraste (CR). La précision de la localisation est de moins de 1 mm, quelle que soit la direction d’insertion de l’aiguille. Ce n’est que lorsque le CR est très faible que la méthode proposée peut échouer dans le suivi d’une structure incomplète de l’aiguille. Une autre méthode, utilisant l’algorithme RANSAC avec apprentissage automatique a été proposée. Cette méthode vise à classer les voxels en se basant non seulement sur l’intensité, mais aussi sur les caractéristiques de la structure de l’aiguille de biopsie. Les résultats des simulations montrent que l’algorithme RANSAC avec apprentissage automatique peut séparer les voxels de l’aiguille et les voxels de tissu de fond avec un CR faible. / In medical examinations and surgeries, minimally invasive technologies are getting used more and more often. Some specially designed surgical instruments, like biopsy needles, or electrodes are operated by radiologists or robotic systems and inserted in human’s body for extracting cell samples or delivering radiation therapy. To reduce the risk of tissue injury and facilitate the visual tracking, some medical vision assistance systems, as for example, ultrasound (US) systems can be used during the surgical procedure. We have proposed to use the 3D US to facilitate the visualization of the biopsy needle, however, due to the strong speckle noise of US images and the large calculation load involved as soon as 3D data are involved, it is a challenge to locate the biopsy needle accurately and to track its position in real time in 3D US. In order to solve the two main problems above, we propose a method based on the RANSAC algorithm and Kalman filter. In this method, a region of interest (ROI) has been limited to robustly localize and track the position of the biopsy needle in real time. The ROI-RK method consists of two steps: the initialization step and the tracking step. In the first step, a ROI initialization strategy using Hessian based line filter measurement is implemented. This step can efficiently reduce the speckle noise of the ultrasound volume, and enhance line-like structures as biopsy needles. In the second step, after the ROI is initialized, a tracking loop begins. The RK algorithm can robustly localize and track the biopsy needles in a dynamic situation. The RANSAC algorithm is used to estimate the position of the micro-tools and the Kalman filter helps to update the ROI and auto-correct the needle localization result. Because the ROI-RK method is involved in a dynamic situation, a motion estimation strategy is also implemented to estimate the insertion speed of the biopsy needle. 3D US volumes with inhomogeneous background have been simulated to evaluate the performance of the ROI-RK method. The method has been tested under different conditions, such as insertion orientations angles, and contrast ratio (CR). The localization accuracy is within 1 mm no matter what the insertion direction is. Only when the CR is very low, the proposed method could fail to track because of an incomplete ultrasound imaging of the needle. Another methodology, i.e. RANSAC with machine learning (ML) algorithm has been presented. This method aims at classifying the voxels not only depending on their intensities, but also using some structure features of the biopsy needle. The simulation results show that the RANSAC with ML algorithm can separate the needle voxels and background tissue voxels with low CR.

Ce travail de thèse est axé sur le domaine du traitement d’images biomédicales. L’objectif de notre étude est l’estimation des paramètres traduisant les propriétés mécaniques de l’artère carotide in vivo en imagerie échographique, dans une optique de détection précoce des pathologies cardiovasculaires. L’étude des comportements dynamiques de l’artère pour le dépistage précoce de l’athérosclérose constitue à ce jour une piste privilégiée. Cependant, malgré les avancées récentes, l’estimation du mouvement de la paroi carotidienne reste toujours difficile, notamment dans la direction longitudinale (direction parallèle au vaisseau). L’élaboration d’une méthode innovante permettant d’étudier le mouvement de la paroi carotidienne constitue la principale motivation de ce travail de thèse. Les trois contributions principales proposées dans ce travail sont i) le développement, la validation, et l’évaluation clinique d’une méthode originale d’estimation de mouvement 2D adaptée au mouvement de la paroi carotidienne, ii) la validation en simulation, et expérimentale de l’extension à la 3D de la méthode d’estimation proposée, et iii) l’évaluation expérimentale de la méthode proposée, en imagerie ultrasonore ultra-rapide, dans le cadre de l’estimation locale de la vitesse de l’onde de pouls. Nous proposons une méthode d’estimation de mouvement combinant un marquage ultrasonore dans la direction latérale, et un estimateur de mouvement basé sur la phase des images ultrasonores. Le marquage ultrasonore est réalisé par l’intermédiaire d’oscillations transverses. Nous proposons deux approches différentes pour introduire ces oscillations transverses, une approche classique utilisant une fonction de pondération spécifique, et une approche originale par filtrage permettant de contrôler de manière optimale leurs formations. L’estimateur de mouvement proposé utilise les phases analytiques des images radiofréquences, extraites par l’approche de Hahn. Ce travail de thèse montre que la méthode proposée permet une estimation de mouvement plus précise dans la direction longitudinale, et plus généralement dans les directions perpendiculaires au faisceau ultrasonore, que celle obtenue avec d’autres méthodes plus traditionnelles. De plus, l’évaluation expérimentale de la méthode sur des séquences d’images ultrasonores ultra-rapides issues de fantômes de carotide, a permis l’estimation locale de la vitesse de propagation de l’onde de pouls, la mise en évidence de la propagation d’un mouvement longitudinal et enfin l’estimation du module de Young des vaisseaux. / This work focuses on the processing of biomedical images. The aim of our study is to estimate the mechanical properties of the carotid artery in vivo using ultrasound imaging, in order to detect cardiovascular diseases at an early stage. Over the last decade, researchers have shown interest in studying artery wall motion, especially the motion of the carotid intima-media complex in order to demonstrate its significance as a marker of Atherosclerosis. However, despite recent progress, motion estimation of the carotid wall is still difficult, particularly in the longitudinal direction (direction parallel to the probe). The development of an innovative method for studying the movement of the carotid artery wall is the main motivation of this thesis. The three main contributions proposed in this work are i) the development, the validation, and the clinical evaluation of a novel method for 2D motion estimation of the carotid wall, ii) the development, the simulation and the experimental validation of the 3D extension of the estimation method proposed, and iii) the experimental evaluation of the 2D proposed method in ultra-fast imaging, for the estimation of the local pulse wave velocity. We propose a motion estimation method combining tagging of the ultrasound images, and a motion estimator based on the phase of the ultrasound images. The ultrasonic tagging is produced by means of transverse oscillations. We present two different approaches to introduce these transverses oscillations, a classic approach using a specific apodization function and a new approach based on filtering. The proposed motion estimator uses the 2D analytical phase of RF images using the Hahn approach. This thesis work shows that, compared with conventional methods, the proposed approach provides more accurate motion estimation in the longitudinal direction, and more generally in directions perpendicular to the beam axis. Also, the experimental evaluation of our method on ultra-fast images sequences from carotid phantom was used to validate our method regarding the estimation of the pulse wave velocity, the Young’s modulus of the vessels wall, and the propagation of a longitudinal movement.

<p>Preterm birth is the leading cause of newborn mortality, with 15 million babies born premature worldwide every year. Children that do survive early delivery are more likely to develop cognitive abnormalities, motor deficits, heart disease, cerebral palsy, and more. While little is known about the pathophysiology of preterm birth, several pregnancy-related complications are related to preterm birth, namely cervical insufficiency and preeclampsia. In the former, premature cervical remodeling and softening can result in the shortening of the cervix, increasing a woman’s risk of preterm birth; this condition is called cervical insufficiency (CI), which is the inability of the cervix to remain closed as a result of weakened tissues. CI is currently measured by a one-dimensional sonographic cervical length, where < 25 mm indicates shortening. Preeclampsia is a disorder that can be explained through the Page kidney phenomenon: compression of the left renal vein (LRV) causes renal venous outflow obstruction, leading to elevated intrarenal pressure and hypertension. The supine pressor test (SPT) is a diagnostic tool for preeclampsia where a positive test is defined by an increase of 20 mmHg in diastolic blood pressure (BP) when shifting from the left lateral recumbent to the supine position. Due to the intense risk of morbidity and mortality for both the mother and the fetus, the need to monitor BP changes is critical. Currently, there is an unmet clinical need to characterize the hemodynamic and geometric properties of the female reproductive organs throughout gestation. Utilizing ultrasound imaging can increase our knowledge about the 3D anatomy and systemic changes during pregnancy, unravel risk factors, establish preventative methods, and standardize treatment plans. In this thesis research, we developed a murine model to 1) examine the pathophysiology of renal vein stenosis, and 2) investigate the effects of stenosis on various cervical dimensions. Renal vein stenosis was found to greatly impact blood flow velocities, as well as cervical width (<i>p<0.05</i>). LRV and cervical area and height also trend towards significance, and there is negative damage to the left kidney and placentae within the stenosed cohort. We also conducted a human study that showed reduced change in postural BP in patients with higher body mass index (BMI). Systolic and diastolic BP in the supine position was significantly greater than in the lateral position for all BMIs with a baseline increase in BP of approximately 9-14 mmHg. These findings suggest that therapeutic positioning and close monitoring of BP could mitigate the risk of developing related disorders in pregnancy.</p>