Description symbolique d’une arborescence vasculaire : application au réseau vasculaire cérébral
Auteur / Autrice : | Leslie Verscheure |
Direction : | Salah Maouche, Maximilien Vermandel, Laurent Peyrodie |
Type : | Thèse de doctorat |
Discipline(s) : | Automatique, Génie Informatique, Traitement du Signal et des Images |
Date : | Soutenance le 19/10/2010 |
Etablissement(s) : | Lille 1 |
Résumé
Cette thèse s’intéresse à la description symbolique d’arborescences vasculaires issues d’images 3D multimodales. Ce travail vise à fournir un cadre méthodologique global pour l’analyse de telles structures et plus particulièrement pour l’arbre vasculaire cérébral. Le domaine d’application clinique visé est la neurochirurgie, notamment pour la planification du geste du praticien. Notre principale contribution est le développement d’une méthode de squelettisation 3D, adaptée aux formes tubulaires et judicieuse pour la description symbolique. Nous proposons de baser la méthode de squelettisation sur la construction de l’arbre de des plus courts chemins de Dijkstra. Ainsi, nous extrayons la branche principale qui correspond à la branche la plus longue de l’arbre de Dijkstra, puis, nous détectons de manière itérative chaque branche annexe en conservant les branches de l’arbre de longueur supérieure à un seuil fixé. Puisque notre squelettisation se réalise de manière itérative, nous possédons les informations locales à chacune des branches. De cette manière, la description symbolique est facilitée et consiste alors en un partitionnement du squelette permettant la collecte de ces informations. Les algorithmes ont été implémentés sous la plateforme logicielle du laboratoire, ArtiMed, et évalués sur données simulées et cliniques. L’évaluation des méthodes de squelettisation et de description symbolique a fait l’objet de l’élaboration d’un plan d’expérience spécifique consistant en une comparaison des résultats sur une série de 18 rotations du volume initial.