Estimation de profondeur de veine sous-invasive non invasive utilisant une imagerie multispectrale et des images de réflectance diffuses

Non-invasive Forearm Subcutaneous Vein Depth Estimation Using Multispectral Imaging and Diffuse Reflectance Images

• Auteur / Autrice : Goh Chuan Meng
• Direction : Fabrice Mériaudeau, Naufal Mohamad Saad
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Instrumentation et informatique de l'image
• Date : Soutenance le 22/11/2018
• Etablissement(s) : Bourgogne Franche-Comté en cotutelle avec Université de technologie de Petronas (1997-.... ; Seri Iskandar, Perak, Malaisie)
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Sciences pour l'ingénieur et microtechniques (Besançon ; 1991-....)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Imagerie et Vision Artificielle (ImVia) (Dijon)
• Jury : Président / Présidente : Jeoti Varun
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Christophe Cudel, Samia Ainouz

Mots clés

Mots clés contrôlés

Cathétérisme intraveineux

Réflectance

Imagerie multispectrale

Mots clés libres

Imagerie multispectrale

Images de réflectance diffuses

Diffuse Reflectance Images

Multispectral Imaging

Résumé

L'estimation de la profondeur des veines sous-cutanées a été un sujet de recherche important ces dernières années en raison de son importance dans l'optimisation de pose de cathéters, de perfusions et plus généralement de ponctions veineuses. Par le passé, diverses techniques et systèmes de visualisation des veines ont été proposés, cependant le manque d'information sur la profondeur de la veine limite les possibilités pour une automatisation de la ponction veineuse ; le geste clinique restant dans de nombreux cas tributaire des compétences ou de l'expérience des cliniciens. Plusieurs techniques ont été proposées pour estimer la profondeur de la veine en utilisant la réflectance diffuse dont le principe repose sur la mesure de rapport de densité optique (ODR). Le concept de mesure de la profondeur des veines à l'aide de la technique ODR mérite d'être appliqué dans le monde réel en raison de son faible coût, de ses propriétés non invasives et du fait qu'il s'agit d'une technique de mesure sans contact avec la peau. Les travaux initiaux de Nishidate et. Al. [1] ont montré sur fantôme des résultats prometteurs. Cependant, une telle expérience peut ne pas être suffisante pour prouver son application pour la mesure in vivo en raison du manque d'expérience pour les données réelles. Par conséquent, ce travail de thèse a été commencé pour améliorer le modèle proposé par Nishidate et. Al. et l'élargir pour mesurer l'estimation in vivo de la profondeur de la veine sur de vrais patients. Le système proposé intègre de nouveaux composants tels qu'un algorithme de segmentation des veines, une méthode d'estimation plus précise du contenu en mélanine (Cm) et une conception matérielle entièrement nouvelle avec des composants stables. Les résultats obtenus par ODR ont été comparés à des données fournies par une machine Ultrason médicale. Les résultats de l'expérience montrent une corrélation de Pearson forte de 0,843 par rapport aux données échographiques et prouvent que le système développé est fiable pour la mesure in vivo de la profondeur de la veine. En outre, il est proposé d'utiliser un filtre de segmentation de veine optimal (filtre adapté) dans le système d'imagerie pour permettre une segmentation et par la suite une mesure de la profondeur automatique.

The estimation of subcutaneous vein depth has been an important research topic in recent years due to its importance in optimizing the intravenous (IV) access of venipuncture. Various techniques and system of vein visualization were proposed to improve the vein viewing, but the lack of vein depth information limits the system performance in assisting the IV access; thus, the IV access in many cases remains dependent on skill or experience of the clinicians. Several techniques were proposed to estimate the vein depth using diffuse reflectance of which the optical density ratio (ODR) technique is the most complete solution. The concept of measuring the veins depth using ODR based technique is deserved to be applied in the real-world due to its low cost, non-invasive properties and from the fact that it is a non-skin contact measurement technique. Nishidate et. al. [1] suggested an optimum conditions to measure the vein depth and thickness by using ODR which was supported by experiment with customized tissue-like agar gel phantom. However, such experiment may not be sufficient to prove its application for in vivo measurement due to the lack of experiment for real data. Therefore, this thesis work was first started to improve the proposed model by Nishidate et. al. and expand it to measure the in vivo estimation of vein depth on real patients. The proposed system incorporates new components such as an autonomous vein segmentation algorithm, a more accurate estimation method for melanin content (Cm) and a fully new hardware design with reliable parts. Importantly, the experiment estimate the vein depth on real patients as well as a through comparison with Ultrasound data. The experiment results show a strong Pearson correlation of 0.843 as compared to Ultrasound data and this evidence that the developed system is works for the in vivo measurement of vein depth. Besides that, an optimum vein filter (matched filter) is proposed to be used in the imaging system to preserve the most accurate vein detection and allow the system to produce the results with least detection error. The selection of the optimum vein filter has laid an important platform from which to obtain the accurate vein segmentation of a NIR image.