Segmentation anisotrope 3D pour la quantification en imagerie vasculaire par résonance magnétique

par Marcela Hernandez-Hoyos

Thèse de doctorat en Images et systèmes

Sous la direction de Isabelle Magnin, Maciej Orkisz et de Philippe Douek.


  • Résumé

    L'objectif de cette thèse est la segmentation d'images vasculaires tridimensionnelles obtenues par résonance magnétique. L'application clinique visée est la quantification de sténoses artérielles. Nous proposons une méthode de segmentation divisée en deux étapes : extraction de l'axe central du vaisseau et détection des contours sur les plans localement perpendiculaires à l'axe. Notre principale contribution est la méthode d'extraction automatique de la ligne centrale du vaisseau, basée sur un modèle de squelette extensible dont la croissance est régie par l'analyse multi-échelle du tenseur d'inertie. Cette analyse nous fournit des informations sur l'orientation, le diamètre et la forme locale du vaisseau en chaque point de l'axe. Ceci nous permet de proposer un mécanisme de reconstruction approximative du vaisseau à l'aide d'un volume binaire composé d'une succession de sphéroi͏̈des centrés sur l'axe, orientés selon l'orientation locale du vaisseau et adaptés à la taille locale du vaisseau. Sur la même base théorique, nous proposons une méthode de détection semi-automatique de bifurcations artérielles. Le traitement récursif des bifurcations détectées vise à aborder la problématique de l'extraction de l'arbre vasculaire entier. Le calcul des paramètres de sténose s'appuie sur l'extraction de contours planaires. Pour ce faire, nous avons implémenté deux algorithmes : le premier basé sur l'extraction d'iso-contours à seuil adaptatif et le deuxième sur un modèle de contour actif à longueur normalisée. Ces algorithmes ont été implémentés dans un logiciel convivial appelé MARACAS (MAgnetic Resonance Angiography Computer ASsisted analysis) qui a été soumis à une validation pré-clinique portant sur 6 fantômes vasculaires et sur des données cliniques de 27 patients.

  • Titre traduit

    = Anisotropic 3D segmentation for quantification in magnetic resonance vascular imaging


  • Résumé

    The purpose of this work is the segmentation of three-dimensional vascular images obtained by magnetic resonance. Clinical application in view is the quantification of arterial stenoses. We propose a method for vessel segmentation, divided into two stpes: vessel axis extraction and detection of vessel contours in the planes locally perpendicular to the axis. Our main contribution is automatic vessel centerline extraction method based on extensible-skeleton model whose growth is driven by multi-scale analysis of the inertia tensor. This analysis provides information about the orientation, diameter and local shape of the vessel in each point of its axis. The vessel is roughly reconstructed using a binary volume composed by a union of spheroids centered on the axis, oriented according to the vessel local orientation and adapted to the vessel local size. Based on the same theoretical principles, we propose a method for semi-automatic detection of arterial bifurcations. Recursive processing of bifurcations aims at extraction of the entire vascular tree. Calculation of stenosis parameters is based on the extraction of planar contours. To this purpose, we implemented two algorithms. The first one is based on iso-contours extraction using an adaptive local threshold. The second one uses a normalized-length active contour model. These algorithms have been implemented in user-friendly software called MARACAS (Magnetic Resonance Angiography Computer Assisted Analysis) that underwent a clinic pre-validation on images of 6 vascular phantoms and clinical data of 27 patients.

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Informations

  • Détails : 1 vol.(256 p).
  • Notes : Publication autorisée par le jury
  • Annexes : Bibliogr. p.243-255

Où se trouve cette thèse ?

  • Bibliothèque : Institut national des sciences appliquées (Villeurbanne, Rhône). Service Commun de la Documentation Doc'INSA.
  • Disponible pour le PEB
  • Cote : C.83(2631)
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