Université d'Auvergne Clermont1 | CNRS

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Kévin Bianchi's PhD defence

La thèse porte sur la segmentation spatio-temporelle et interactive d'images cardiaques dynamiques. Elle s'inscrit dans le projet ANR 3DSTRAIN du programme"Technologies pour la Santé et l'Autonomie" qui a pour objectif d'estimer de façon complète, dense et sur plusieurs modalités d'imagerie 3D+t (telles que l'IRM, la TEMP et l'échocardiographie) l'indice de déformation du muscle cardiaque : le strain. L'estimation du strain nécessite une étape de segmentation qui doit être la plus précise possible pour fournir une bonne évaluation de cet indice. Nos travaux se sont orientés sur deux axes principaux : (1) le développement d'un modèle de segmentation conforme à la morphologie du muscle cardiaque et (2) la possibilité de corriger interactivement et intuitivement le résultat de la segmentation obtenue grâce à ce modèle.
L'algorithme de segmentation, que nous avons réalisé en suivant ces deux axes, s'appuie sur un modèle de contour actif, appelé B-spline snake, et permet d'isoler simultanément les parois endocardique et épicardique nécessaires à l'évaluation de la déformation myocardique. Pour ce faire, ce modèle couple les deux contours pendant tout le processus de segmentation (en automatique et en interactif).
Le premier avantage de cet algorithme est qu'il permet de converger en combinant des énergies hétérogènes et une force de rappel entre les deux contours. Le problème de minimisation est modélisé par un formalisme de dérivée de forme appliqué à un double contour en 2D, en 2D dynamique, ainsi qu'en 3D.
Le deuxième avantage est que ce modèle de segmentation peut être couplé à l'estimation du mouvement du myocarde soit par un couplage faible en construisant une énergie spécique dépendante des champs de déplacement issu de l'estimation du mouvement ; soit par un couplage fort grâce à un modèle d'assimilation de données : les énergies issues de l'image servent de termes d'observation et le champ de déplacement participe au modèle d'évolution.
Le dernier atout de notre méthode est de permettre la manipulation locale et rapide des contours. Ainsi, les forces utilisées pour faire converger le modèle sont calculées en temps réel lors d'une phase de correction interactive. Elles permettent de donner à l'utilisateur diérents retours qui peuvent être quantiables de manière visuelle ou sensorielle (grâce à un bras à retour d'eort par exemple), dans le but d'améliorer le temps de travail du clinicien et la reproductibilité de la correction. Nous avons évalué les travaux de cette thèse en IRM cardiaque à l'aide de la base de données du challenge MICCAI 2009 sur la segmentation et le calcul d'indices cliniques liés au ventricule gauche du myocarde.