Utilisation de signaux hypercomplexes en estimation du mouvement et recalage multimodal

Hypercomplex signals for motion estimation and for multimodal registration

• Auteur / Autrice : Rémi Abbal
• Direction : Denis Kouamé, Adrian Basarab
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Image, information, hypermedia
• Date : Soutenance en 2014
• Etablissement(s) : Toulouse 3

Mots clés

Mots clés contrôlés

Estimation de paramètres

Imagerie ultrasonore

Imagerie médicale -- Qualité de l'image

Mots clés libres

Estimation de mouvement

Recalage multimodal

Déformation tissulaire

Signal hypercomplexe

Phase spatiale

Imagerie ultrasonore

Résumé

L'imagerie médicale est d'une nécessité certaine pour aider les médecins à comprendre et interpréter les comportements mécaniques et fonctionnels du corps humain. Les différentes modalités existantes fournissent des informations complémentaires qui peuvent améliorer cette compréhension. En particulier, la déformation d'organes ou de tissus peut fournir une indication sur la présence ou non d'une pathologie. Cette appréciation qualitative est facile à effectuer à l'œil nu, mais une estimation automatisée et précise de cette déformation peut être nécessaire. Le choix le plus naturel pour traiter les images est de se baser sur l'intensité des pixels. Cependant, certaines approches d'estimation du mouvement décomposent d'abord l'image en différents descripteurs, tels que la phase spatiale, qui porte l'information structurelle de l'image. L'objectif de cette thèse est d'évaluer l'apport de ce type de descripteurs dans le cadre de séquences ultrasonores (US) et de recalage multimodal entre images par résonance magnétique (IRM) et US. Pour cela, nous avons d'abord montré que pour des images US, une approche basée sur la phase issue du signal monogène constituait un bon compromis vis-à-vis de techniques de mise en correspondance de blocs ou de flux optique basé sur la phase extraite du signal analytique complexe 2D. Nous avons ensuite poursuivi cette étude en considérant les différentes informations issues du signal monogène, avec son extension au cas 3D. Cela nous a permis de proposer un estimateur de translations basé sur un autre descripteur : l'orientation principale locale. Nous avons ensuite évalué l'apport de la phase dans le cadre du recalage IRM-US basé sur l'information mutuelle. Nous avons remarqué que dans ce cas, la phase donnait de meilleurs résultats que l'intensité dans la direction latérale mais pas axiale. Finalement, nous présentons les enjeux cliniques du prolapsus génito-urinaire chez la femme. Nous avons ainsi introduit un estimateur de mise en correspondance de blocs déformables basé sur la phase, que nous avons appliqué à des séquences échographiques in vivo. Bien que cet estimateur ait tendance à minimiser le stade du prolapsus, il permet un meilleur suivi des tissus au fil de la séquence que l'estimateur de blocs déformables initial basé sur l'intensité

Nowadays, medical imaging is necessary to help doctors to understand and interpret the mechanical and functional behavior of the human body. The different existing modalities provide complementary information, which can improve this comprehension. In particular, the tissue deformation provide an indication on the presence of a pathology. This qualitative appreciation is easy to perform for the human eye, but it would be useful to get an automatic and accurate estimation of this deformation. The most natural choice to process images is to use the intensities of the pixels. However, some approaches estimate the motion decomposing the image in several descriptors, such as spatial phase, which is a strucural information of the image. The aim of this thesis is to evaluate the contribution of this kind of descriptors, when they are used for motion estimation on ultrasound (US) sequences and multimodal registration, between a magnetic resonance images (MRI) and US images. For this, we first showed that for ultrasound images, an approach based on the monogenic spatial phase was a good compromise, facing block matching technics or optical flow estimation based on 2D analytic complex signal. Then, we continued this study, considering all the features extracted from the 3D monogenic signal. It allowed us to propose a translation estimator based on another descriptor : the main local orientation. Afterward, we evaluated the contribution of the phase for MR-US registration based on the mutual information. We noted that, in this case, the spatial phase gave more accurate results than the intensity-based approach in the lateral direction, but not in the axial direction. Finally, we present the clinical issues of the pelvic organ prolaps. Thus, we introduced a phase-based block deformable block matching estimator. We applied this estimator on in vivo US sequences. Although this estimator tends to minimize the degree of the pelvic floor disorders, it allows a better tissues monitoring than the intensity-based block deformable estimator all along the sequence