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Real-time tracking of deformable targets in 3D ultrasound sequences

De nos jours, les traitements mini-invasifs, tels que l’ablation par radiofréquence, sont de plus en plus utilisés car ils permettent d’éliminer localement les tumeurs à partir de l’insertion d’une aiguille. Cependant, le succès de ces procédures dépend de la précision du positionnement de l’aiguille par rapport aux structures anatomiques. Afin de garantir un placement correct, l’imagerie échographique est souvent utilisée car elle a l’avantage d’être temps-réel, bas coût, et non-invasive. En revanche, cette modalité peut compliquer la visualisation de certaines structures en raison de sa qualité et de son champ de vue limité. En outre, la précision des interventions peut aussi être perturbée par les déplacements de tissus liés aux mouvements physiologiques du patient et à la manipulation d'instruments médicaux. Afin d’aider le chirurgien à mieux cibler certaines structures anatomiques, de nombreuses équipes de recherche ont proposé des travaux permettant d'estimer la position de régions d’intérêts dans l'imagerie échographique.

Cette thèse propose plusieurs contributions permettant de suivre en temps réel des structures déformables dans des séquences d'échographie 3D. Une première contribution repose sur l'utilisation conjointe de l'information visuelle dense et d'une méthode de simulation physique. Dans cette thèse, nous avons aussi proposé un nouveau critère de similarité spécifique à l'imagerie échographique basé sur une étape de détection d'ombres. Enfin, la dernière contribution est liée à une stratégie de suivi hybride permettant d’améliorer la qualité des images. A partir de ces contributions, nous proposons une méthode de suivi robuste au bruit de type « speckle », aux ombres et aux changements d'intensité perturbant l’imagerie échographique.

 Les performances des différentes contributions sont évaluées à partir de données simulées et de données acquises sur maquettes et sur volontaires humains. Ces résultats montrent que notre méthode est robuste à différents artefacts de l’imagerie échographique. En outre, nous démontrons la performance de notre approche par rapport à différentes méthodes de l'état de l'art sur des bases de données publiques fournies par les challenges MICCAI CLUST'14 et CLUST'15.

 Dans cette thèse, nous proposons également une application permettant de combiner l'imagerie échographique à l’imagerie par résonance magnétique (IRM). Cette méthode permet d’observer des structures anatomiques non-visibles dans l’imagerie échographique durant l’intervention. Elle est basée sur la combinaison d’une méthode de suivi et d’un recalage multi-modal obtenu à partir d’un système de localisation externe. Cette application a été évaluée sur un volontaire sain à partir d’une plateforme liée au centre Hospitalier Universitaire de Rennes.

Speaker: 
Lucas ROYER (LAGADIC)
Date: 
Tuesday, 6. December 2016 - 10:30 to 13:00
Place: 
IRISA Rennes- Campus de Beaulieu, Salle M. Métivier
Defense Type: 
Composition of jury: 
  • Jocelyne TROCCAZ Directrice de Recherche, TIMC-CNRS, Grenoble/Rapporteuse
  • Hervé LIEBGOTT, Professeur, Université Claude Bernard, Lyon/Rapporteur
  • Stéphane COTIN, Stéphane (H), Directeur de Recherche, Inria, Strasbourg/Examinateur
  • Guillaume DARDENNE, Docteur, CHU de Brest, Brest/Examinateur
  • Maud MARCHAL, Maître de Conférences, IRISA-INSA, Rennes/Examinatrice
  • Alexandre KRUPA, Chargé de Recherche, Inria, Rennes, Directeur de thèse
  • Anthony LE BRAS,  Interne, CHU de Rennes, Rennes, (Membre invité)