Estimation spatio-temporelle de mouvement et suivi de structures déformables : application à l'imagerie dynamique du coeur et du thorax

par Bertrand Delhay

Thèse de doctorat en Images & Systèmes

Sous la direction de Patrick Clarysse et de Isabelle Magnin.


  • Résumé

    Cette étude a pour cadre l’extraction de paramètres caractérisant la dynamique d’organes en mouvement à partir de séquences d’images tridimensionnelles acquises en imagerie cardiaque et thoracique. Notre approche s’appuie sur une technique de recalage non-linéaire 3D paramétrique dans une représentation multirésolution et multiéchelle. Nous constatons les limites de l'approche 3D pour le suivi de mouvement dans une séquence d’images et la nécessité d’introduire des contraintes temporelles. Nous avons d'abord contribué à la construction d’un modèle dynamique probabiliste des 4 cavités cardiaques. Le modèle géométrique des structures est constitué d’un ensemble de marqueurs qui décrit l’évolution des surfaces cardiaques. Un échantillonnage des trajectoires de ces marqueurs adapté à la séquence d’images à traiter permet d’obtenir, pour chacun des instants, un modèle statistique composé d’une forme moyenne et de variations estimées par une méthode de fenêtrage de Parzen. Un modèle d’état paramétrique et continu des transformations spatio-temporelles est ensuite introduit. Un algorithme basé sur le filtrage de Kalman estime les paramètres de ce modèle sous la contrainte de périodicité du mouvement. L’avantage principal de cette méthode est de prendre en compte de manière globale l’ensemble des images de la séquence. Le cadre théorique proposé permet également l’adaptation locale de la complexité du modèle au mouvement à estimer. Afin de diminuer les temps de calcul, une version parallèle et diverses stratégies ont été mises en œuvre. Enfin, une évaluation de l’influence des paramètres est proposée sur des cas synthétiques et réels.

  • Titre traduit

    = Spatio-temporal motion estimation and tracking of deformable structures : Application to heart and thoracic dynamic imaging


  • Résumé

    The motivation of this study is the extraction of quantitative parameters characterizing the dynamics of moving organs from three-dimensional cardiac and thoracic image sequences. Our approach is based on non-linear parametric registration technique. The deformation model, known as free form deformation transformation, is based on a hierachical multi-scale parametric representation using B-Spline basis functions. We quickly noticed the limits of this 3D approach for motion estimation and tracking in sequences and the need for introducing temporal constraints. First of all, we contributed to the construction of a probabilistic dynamic model of the 4 cardiac chambers. The geometrical model of the structures consists of a set of pseudo-markers which describe the evolution of cardiac surfaces. A sampling of the trajectories of these pseudo-markers is adapted to the image sequence of images. This results in a statistical model made up of an average shape and variations estimated by Parzen windowing at each time points. A parametric and continuous state model of the spatio-temporal transformations is introduced. An algorithm based on the Kalman filter estimates the parameters of this model under the constraint of motion periodicity. The principal advantage of this method is to take into account all the images in the sequence. This proposed framework allows the contextual adaptation of the complexity of the motion model. In order to decrease computing times, a parallel version and various strategies were implemented, in particular on a multiprocessors architecture. Lastly, an evaluation of the parameters influence is proposed on synthetic and real cases.

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Informations

  • Détails : 1 vol. (X-220 p.)
  • Notes : Publication autorisée par le jury
  • Annexes : Bibliogr. p. 205-220

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  • Bibliothèque : Institut national des sciences appliquées (Villeurbanne, Rhône). Service Commun de la Documentation Doc'INSA.
  • Disponible pour le PEB
  • Cote : C.83(3166)
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