Recalage de flux de données cinématiques pour l'application à l'imagerie optique

Multi-modal Fusion of Cinematic Flow and Optical Imaging : contributions and applications to small animal imaging.

• Auteur / Autrice : Mickaël Savinaud
• Direction : Nikos Paragios, Serge Maitrejean
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Traitement d'images - mathématiques appliquées
• Date : Soutenance le 08/10/2010
• Etablissement(s) : Châtenay-Malabry, Ecole centrale de Paris
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Sciences pour l'Ingénieur (Châtenay-Malabry, Hauts de Seine)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Mathématiques et informatique pour la complexité et les systèmes (Gif-sur-Yvette, Essonne ; 2006-....)
• Jury : Président / Présidente : Bertrand Tavitian
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Xavier Pennec
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Boudewijn Lelieveldt, David Brasse

Mots clés

Mots clés contrôlés

Traitement d'images

Imagerie médicale

Mots clés libres

Traitement d'images

Imagerie biomédicale

Imagerie optique

Image processing

Biomedical imaging

Optical imaging

Résumé

Parmi les approches d'imagerie préclinique, les techniques optiques sur petit animal fournissent une information fonctionnelle sur un phénomène biologique ainsi que sur sa localisation. De récents développements permettent d'exploiter ces méthodes dans le cadre de l'imagerie sur animal vigile. Les conditions physiologiques se rapprochent alors de celles du fonctionnement normal de l'organisme. Les travaux de cette thèse ont porté sur l'utilisation optimale de cette modalité via des méthodes originales d'analyse et de traitement.Les problèmes soulevés par la fusion des flux cinématiques et de données de bioluminescence nous ont amené à proposer des approches complémentaires d’estimationde mouvement de l’animal. La représentation sous forme implicite des informations issuesde la vidéo de l’animal permettent de construire un critère robuste à minimiser. L’ajout d’uncritère global mesurant la compacité du signal optique permet de considérer dans sa totalité les données multicanaux acquises pour augmenter la précision du recalage. Finalement ces deux modélisations offrent des résultats pertinents et validés expérimentalement.Dans le but de s'affranchir des contraintes de l'observation planaire de nos données nous avons conçu une méthode d’estimation du mouvement 3D de l’animal à partir d’un modèle pré-calculé. Grâce à un système d'acquisition multi-vues et simultanée de la scène, il est possible d’ajouter une contrainte sur l'estimation de la position de la source pour rendre robuste le suivi des poses issues de la vidéo. Les résultats expérimentaux montrent le potentiel de cette méthode pour fournir des mesures 3D précises sur l'animal vigile.

Optical imaging techniques, have taken, since many years, a great part in the preclinicalstudies. The luminescence signal could be now recorded with a short time resolution whichenables studies with freely moving animals. This is an improvement because several studieshighlighted the impact of anesthetics agent and animal handling to perform studies inphysiological conditions. In this thesis, we define the tools, based on computer visionmethods, which offer the possibility to express the potential of this modality.In some cases, animal movement and low signal produce weak localization of the signal.Therefore we propose to improve localization of the optical data for a freely moving animal byusing motion field obtained from the multi-channel data. First, we introduce silhouetteconstraints and landmarks on the mouse skin within a variation framework. To take intoaccount all data in the registration framework, we combine the previously defined criteria,with global ones which measure compactness of signal distribution. Fusion is formulated as adiscrete population framework which produces strong experimental results in comparison topairwise method.In the last part, we propose an original approach to enable 3D optical imaging in case offreely moving animal. Therefore, we present a novel model-based method to animal trackingfrom monocular video which allows the 3D measurement of the signal. The 3D animal poseand the illumination are dynamically estimated through minimization of an objective functionwith constraints on the signal position. Experimental results demonstrate the potential of ourapproach for 3D accurate measurement with freely moving animal.