Image Registration and Mosaicing for Dynamic In Vivo Fibered Confocal Microscopy

• Auteur / Autrice : Tom Vercauteren
• Direction : Nicholas Ayache
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Informatique temps réel, robotique et informatique
• Date : Soutenance en 2008
• Etablissement(s) : Paris, ENMP

Mots clés

Mots clés contrôlés

Difféomorphismes

Cytologie

Tissus (histologie)

Traitement d'images

Microscopie confocale

Cytodiagnostic

Résumé

La microscopie confocale peut être adaptée in vivo grâce à l’utilisation de fibres optiques et devrait permettre à terme de réaliser des biopsies optiques. Le but de cette thèse est de dépasser les limites matérielles de ces instruments grâce au recalage d’images. Ce manuscrit est cadré par l’objectif de proposer, au travers de mosaïques d’images, des biopsies optiques à grand champ. Cette application est considérée comme un système qui prendrait en entrée des données brutes et délivrerait en sortie des mosaïques d’images à grand champ. Nous détaillons les éléments critiques du système avant d’en présenter la structure complete. Les données brutes sont difficiles à interpréter parce que modulées par la structure du réseau de fibres optiques et parce qu’entachées d’artefacts géométriques. Nous montrons qu’une reconstruction en temps réel permet d’obtenir des séquences vidéos directement interprétables. D’autre part, le mouvement relatif du tissu par rapport à la sonde optique implique qu’il est parfois difficile d’obtenir certaines mesures quantitatives. Nous avons donc attaqué le problème du recalage linéaire d’images. Nous montrons que des outils récents provenant du contrôle robotique par la vision peuvent surpasser les solutions standards utilisées en analyse d’images biomédicales. L’adéquation de ces outils nous a amenés à revisiter le problème du recalage non-linéaire. En interprétant le recalage non-linéaire comme un problème d’optimisation sur un groupe de Lie, nous développons un algorithme rapide de recalage difféomorphe. Finalement, nous proposons un algorithme robuste de création de mosaïques d’images. Cet algorithme a été incorporé dans un essai clinique.

Confocal microscopy can be adapted for in vivo use by using optical fibers. It could ultimately enable clinicians and biologists to perform optical biopsies. The goal of this thesis is to move beyond hardware limitations of these devices through image registration. This manuscript is framed by the goal of providing, through video mosaics, wide field-of-view optical biopsies. This application is seen as a pipeline that takes raw data as input and provides wide field-of-view image mosaics as output. We detail the critical building blocks of this pipeline before presenting our mosaicing framework. The raw data is difficult to use as it is modulated by a fiber optics bundle pattern and distorted by geometric artifacts. We show that real-time image reconstruction can be used to get readily interpretable video sequences. Furthermore the combined movement of the imaged tissues and the flexible optical microprobe makes it sometimes difficult to get some measurements of interest. To address this problem, we investigated efficient and robust registration of images. We show that registration tools recently developed in the field of vision-based robot control can outperform classical image registration solutions used in biomedical image analysis. The adequacy of these tools for linear registration led us to revisit non-rigid registration. By casting the non-rigid registration problem as an optimization problem on a Lie group, we develop a fast diffeomorphic registration scheme. Finally, we propose a robust mosaicing algorithm which has been incorporated within a multicenter clinical trial.