Thèse soutenue

Recalage déformable entre angioscanner cardiaque 3D statique et angiographie coronaire dynamique 2D+t

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Auteur / Autrice : Emmanuelle Poulain
Direction : Grégoire Malandain
Type : Thèse de doctorat
Discipline(s) : Automatique, traitement du signal et des images
Date : Soutenance le 10/10/2019
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)
: Institut national de recherche en informatique et en automatique (France). Unité de recherche (Sophia Antipolis, Alpes-Maritimes)
Laboratoire : Morphologie et Image
Jury : Président / Présidente : Xavier Pennec
Examinateurs / Examinatrices : Xavier Pennec, Erwan Kerrien, Theo Van Walsum, Patrick Clarysse, Elsa D. Angelini
Rapporteur / Rapporteuse : Erwan Kerrien, Theo Van Walsum, Patrick Clarysse

Mots clés

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Mots clés contrôlés

Résumé

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L’angioplastie coronarienne est une intervention guidée par rayons X et réalisée par voie endovasculaire qui restaure le diamètre des vaisseaux coronaires réduit par accumulation de corps gras au sein de leurs parois. Lors de cette procédure, un guide est introduit à partir d’une artère qui peut être située au poignet ou au niveau de l’aine. La technique consiste alors à amener dans le vaisseau pathologique un ballonnet gonflable dans la zone rétrécie, localisée grâce à l’injection préalable d’un produit de contraste. Le gonflement du ballonnet élargit l’artère et s’accompagne en général de la pose d’un stent, structure métallique capable de renforcer la paroi. Le geste clinique peut être facilité en intégrant aux images le détail de la nature de la paroi, information disponible avec un scanner 3D. Le but de cette thèse est de proposer une méthode de recalage déformable pour superposer cette information 3D à des images angiographiques 2D per-opératoire en déformant le modèle 3D afin qu’il suive la dynamique cardiaque capturée dans les images angiographiques. Nous introduisons un algorithme de segmentation capable de segmenter automatiquement les vaisseaux principaux dans ces images angiographiques. Ensuite, nous présentons une approche de suivi du vaisseau 3D pathologique dans une séquence 2D+t combinant appariements et déformation d’une courbe spline. Enfin, nous décrivons l’extension au suivi d'un arbre vasculaire 3D, représenté par un arbre dont les arcs sont des courbes splines, dans une séquence 2D+t. Nous avons privilégié les approches applicables avec une seule projection angiographique, bien adapté au déroulement usuel des procédures cliniques. La performance des algorithmes a fait l’objet d’évaluations quantitatives sur des données réelles incluant 30 images pour la segmentation et 23 séquences pour le recalage.