Reconstruction tridimensionnelle et étude de la variabilité anatomique de la cochlée à partir d'images médicales
Auteur / Autrice : | Thomas Demarcy |
Direction : | Hervé Delingette, Nicholas Ayache |
Type : | Thèse de doctorat |
Discipline(s) : | Informatique |
Date : | Soutenance le 04/07/2017 |
Etablissement(s) : | Université Côte d'Azur (ComUE) |
Ecole(s) doctorale(s) : | École doctorale Sciences et technologies de l'information et de la communication (Nice ; 1992-....) |
Partenaire(s) de recherche : | établissement de préparation : Université de Nice (1965-2019) |
Laboratoire : Institut national de recherche en informatique et en automatique (France). Unité de recherche (Sophia Antipolis, Alpes-Maritimes) - Analysis and Simulation of Biomedical Images | |
Jury : | Président / Présidente : Maureen Clerc |
Examinateurs / Examinatrices : Hervé Delingette, Nicholas Ayache, Maureen Clerc, Miguel Ángel González Ballester, Rasmus Paulsen, Mauricio Antonio Reyes Aguirre, Dan Gnansia | |
Rapporteurs / Rapporteuses : Miguel Ángel González Ballester, Rasmus Paulsen, Mauricio Antonio Reyes Aguirre |
Mots clés
Mots clés contrôlés
Mots clés libres
Résumé
Les implants cochléaires (IC) sont utilisés pour traiter la surdité profonde en insérant chirurgicalement un réseau d'électrodes dans l'organe de l'audition, la cochlée. Les images tomodensitométriques (TDM) pré et post-opératoires sont utilisées couramment pour la planification chirurgicale et l'évaluation de l'implantation cochléaire. Cependant, en raison de la petite taille et de la topologie complexe de la cochlée, l'information anatomique qui peut être extraite des images est limitée. Le premier axe de ce travail vise à définir des méthodes automatiques de traitement d'images adaptées à la forme en spirale de la cochlée pour étudier en étudier la variabilité à partir d'images de micro-TDM (μTDM) haute résolution. Le deuxième axe vise à développer et à évaluer un nouveau modèle paramétrique de forme cochléaire. Le modèle est appliqué pour extraire des paramètres cliniquement pertinents spécifiques au patient, tels que la profondeur d'insertion maximale des portes électrode. Grâce à la quantification de l'incertitude, fournie par le modèle, la fiabilité des segmentations issues de TDM a pu être évaluée par rapport à la vérité terrain fournie par μTDM. Enfin, le dernier axe concerne un modèle de forme cochléaire (et de ses sous-structures) et d'apparence combiné dans un cadre bayésien probabiliste génératif. La méthode de segmentation proposée a été appliquée à une grande base de données de 987 images de TDM et a permis la caractérisation statistique de la variabilité anatomique cochléaire ainsi que la quantification de la symétrie bilatérale. Ce travail ouvre la voie à de nouvelles applications cliniques telles que l'amélioration du diagnostic en identifiant les formes cochléaires pathologiques ; la planification préopératoire du choix de l'électrode et de l'axe d'insertion ; l'estimation postopératoire de la position de l'électrode et évaluation de l'implantation ; et la simulation d'implantation cochléaire.