Extractions de courbes et surfaces par méthodes de chemins minimaux et ensembles de niveaux : applications en imagerie médicale 3D

Curve and shape extraction with minimal path and level-sets techniques, applications to 3D medical imaging

• Auteur / Autrice : Thomas Deschamps
• Direction : Laurent David Cohen
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Mathématiques appliquées et traitement d'image
• Date : Soutenance en 2001
• Etablissement(s) : Paris 9

Mots clés

Mots clés contrôlés

Traitement d'images

Imagerie médicale

Résumé

Dans cette these nous nous interessons a l'utilisation des méthodes de chemins minimaux et des méthodes de contours actifs par Ensembles de Niveaux, pour l'extraction de courbes et de surfaces dans des images medicales 3D. Dans un premier temps, nous nous sommes attaches a proposer un éventail varié de techniques d'extraction de chemins minimaux dans des images 2D et 3D, basees sur la résolution de l'équation Eikonal par l'algorithme du Fast Marching. Nous avons montre des resultats de ces techniques appliquees a des problèmes d'imagerie médicale concrets, notamment en construction de trajectoires 3D pour l'endoscopie virtuelle, et en segmentation interactive, avec possibilité d'apprentissage. Dans un deuxieme temps, nous nous sommes interessés a l'extraction de surfaces. Nous avons developpé un algorithme rapide de pré-segmentation, sur la base du formalisme des chemins minimaux. Nous avons étudié en détail la mise en place d'une collaboration entre cette méthode et celle des Ensembles de Niveaux, dont un des avantages communs est de ne pas avoir d'a priori sur la topologie de l'objet a segmenter. Cette méthode collaborative a ensuite ete testée sur des problèmes de segmentation et de visualisation de pathologies telles que les anevrismes cerebraux et les polypes du colon. Dans un troisième temps nous avons fusionné les résultats des deux premières parties pour obtenir l'extraction de surfaces, et des squelettes d'objets anatomiques tubulaires. Les squelettes des surfaces fournissent des trajectoires que nous utilisons pour déplacer des cameras virtuelles, et nous servent a definir les sections des objets lorsque nous voulons mesurer l'étendue d'une pathologie. La dernière partie regroupe des applications de ces méthodes a l'extraction de structures arborescentes. Nous étudions le cas des arbres vasculaires dans des images médicales 3D de produit de contraste, ainsi que le problème plus difficile de l'extraction de l'arbre bronchique sur des images scanners des poumons.

In this thesis, we focus on the use of minimal path techniques and Level-Sets active contours, for curve and shape extraction in 3D medical images. In the first part of thesis, we worked upon the reduction of the computing cost for path extraction. We proposed several path extraction algorithms for 2D as well as for 3D images. And we applied those techniques to real medical imaging problems, in particular automatic path extraction for virtual endoscopy and interactive and real-time path extraction with on-the-fly training. In the second part, we focused on surface extraction. We developed a fast algorithm for pre-segmentation, on the basis of the minimal path formalism of the first part. We designed a collaborative method between this algorithm and a Level-Sets formulation of the problem, which advantage is to be able to handle any topological change of the surfaces segmented. This method was tested on different segmentation problems, such as brain aneurysms and colon polyps, where target is accuracy of the segmentation, and enhanced visualization of the pathologies. In the last part of the thesis, we mixed results from previous part to design a specific method for tubular shape description and segmentation, where description is the extraction of the underlying skeleton of our objects. The skeletons are trajectories inside our objects, which are used as well for virtual inspection of pathologies, as for accurate definition of cross-sections of our tubular objects. In the last chapter we show applications of our algorithms to the extraction of branching structures. We study the vascular tree extraction in contrast enhanced medical images, and we apply the same principle to the more complex problem of the bronchial tree extraction in multi-slice CT scanners of the lungs.