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Segmentation et suivi de structures curvilinéaires en imagerie interventionnelle

Cette thèse traite de la segmentation et du suivi de structures curvilinéaires. La méthodologie proposée est appliquée à la segmentation et au suivi des guide-fils durant les interventions d'angioplastie. Pendant ces opérations, les cardiologues s'assurent que le positionnement des différents outils est correct au moyen d'un système d'imagerie fluoroscopique temps-réel. Les images obtenues sont très bruitées et les guides sont, en conséquence, particulièrement difficiles à segmenter. Les contributions de cette thèse peuvent être regroupées en trois parties. La première est consacrée à la détection des guides, la seconde a leur segmentation et la dernière a leur suivi. La détection partielle des guide-fils est réalisée soit par la sélection d'un opérateur de filtrage approprié soit en utilisant des méthodes modernes d'apprentissage artificiel. Dans un premier temps, un système réalisant un Boosting asymétrique pour entraîner un détecteur de guides est présenté. Par la suite, une méthode renforçant la réponse d'un filtre orientable au moyen d'une variante efficace de vote tensoriel est décrite. Dans la seconde partie, une approche ascendante est proposée, qui consiste à regrouper des points sélectionnés par le détecteur de fil, à extraire des primitives des agrégats obtenus et a les lier. Deux procédures locales de regroupement des points sont étudiées : une reposant sur un clustering de graphe non supervisé suivi d'une extraction de segments de droites ; et l'autre reposant sur un modèle graphique puis une extraction d'axe central. Par la suite, deux méthodes de liaison des primitives sont étudiées : la première repose sur une approche de programmation linéaire, et la seconde sur une heuristique de recherche locale. Dans la dernière partie, des méthodes de recalage sont utilisées pour améliorer la segmentation et pour suivre les fils. Le suivi propos'e couple un suivi iconique avec un suivi géométrique contenant un modèle prédictif. Cette méthode utilise un modèle graphique déterminant à la fois une position du guide-fil (segmentation) et des correspondances (tracking). La solution optimale de ce modèle graphique décrit simultanément les déplacements du guide-fil et les appariements entre points d'intérêt qui en sont extraits, fournissant ainsi une estimation robuste des déformations du fil par rapport aux grands déplacements et au bruit.

Identiferoai:union.ndltd.org:CCSD/oai:tel.archives-ouvertes.fr:tel-00801865
Date17 January 2013
CreatorsHonnorat, Nicolas
PublisherEcole Centrale Paris
Source SetsCCSD theses-EN-ligne, France
LanguageEnglish
Detected LanguageFrench
TypePhD thesis

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