Image-based physiological and statistical models of the heart : application to tetralogy of Fallot

par Tommaso Mansi

Thèse de doctorat en Informatique, temps réel, robotique et automatique

Sous la direction de Nicholas Ayache.

Soutenue en 2010

à Paris, ENMP .

  • Titre traduit

    Modèles physiologiques et statistiques du cœur guidés par imagerie médicale : application à la tétralogie de Fallot


  • Résumé

    Les travaux de cette thèse sont consacrés à la quantification de cardiopathies, la prédiction de leur évolution et la planification de thérapies, avec pour application principale la tétralogie de Fallot, une malformation congénitale grave du cœur. L'idée sous-jacente est d'utiliser des modèles informatiques sophistiqués combinant traitement d'images, statistique et physiologie, pour assister la gestion clinique de ces patients. Dans un premier temps, nous proposons une nouvelle méthode de recalage d'images plus précise pour estimer la déformation cardiaque à partir d'images médi- cales anatomiques, ou�� seulement le mouvement apparent du cœur est visible. L'algorithme proposé s'appuie sur la méthode dite des démons, que l'on contraint de manière rigoureuse à être élastique et incompressible grâce à une nouvelle justification de l'étape de régularisation de l'algorithme. Les expériences réalisées sur des images synthétiques et réelles ont démontré que l'ajout de ces contraintes améliore de manière significative la précision des déformations estimées. Nous étudions ensuite la croissance du cœur par une approche statistique basée sur les "courants". Une analyse en composantes principales permet d'identifier des altérations morphologiques dues à la pathologie. L'utilisation conjointe de la méthode PLS (moindres carrés partiels) et de l'analyse des corrélations canoniques permet de créer un modèle statistique moyen de croissance du cœur. L'analyse du ventricule droit de 32 patients avec tétralogie de Fallot a révélé une dilatation du ventricule, une déformation de sa base et un élargissement de son apex, caractéristiques que l'on retrouve dans la littérature clinique. Le modèle de croissance montre qu'elles apparaissent progressivement au fil du temps. Enfin, nous adaptons un modèle électromécanique du cœur pour simuler la fonction cardiaque chez des patients et tester diverses stratégies de pose de valves pulmonaires. Le modèle électromécanique simule les caractéristiques principales de la fonction cardiaque. Une fois personnalisé, le modèle est utilisé pour prédire les effets postopératoires de la pose de valves chez le patient. Le modèle a été ainsi capable de reproduire, de manière qualitative, la fonction cardiaque de deux patients. Comme attendu, la fonction simulée du ventricule droit est améliorée après pose de valves, ainsi que celle du ventricule gauche, suggérant une relation étroite entre les deux ventricules du cœur. Les méthodes de traitement d'images médicales, d'analyses statistiques et de modèles de la physiologie du cœur forment un cadre puissant pour le développe- ment d'une médecine plus personnalisée et assistée par ordinateur.


  • Pas de résumé disponible.


  • Résumé

    This thesis presents image-based methods for diagnosis, prognosis and therapy planning of patients with repaired tetralogy of Fallot, a severe congenital heart disease. This was achieved by combining advanced medical image processing with both statistical and physiological modelling. First, we proposed a demons-based image registration algorithm to estimate the 3D myocardium strain from routine medical images, which is challenging due to the aperture problem (only the apparent motion is visible). The algorithm relies on elasticity and incompressibility constraints, rigorously implemented thanks to a new justification of the demons regularisation. Experiments on synthetic data and cine MRI of patients demonstrated that the proposed constraints improve the accuracy of the estimated cardiac displacements. Second, a generative model of the pathological right ventricle growth was proposed using a well-posed statistical framework for shape analysis, based on the "currents" shape representation. Principal component analysis was used to identify shape features that are relevant to the disease. Partial least squares and canonical correlation analysis were employed to design a generative model of heart growth. Applied on the right ventricles of 32 patients with tetralogy of Fallot, the method identified the right ventricle dilation, basal bulging and apical dilation reported in the clinical literature. The model showed that these features appear progressively as the child grows. Finally, we introduced an electromechanical model of the heart for personalised simulations of valve replacement in repaired tetralogy of Fallot patients. The electromechanical model simulates the main features of the cardiac function observed in these patients. Once personalised from clinical data, the model was used to predict the effects of pulmonary valve replacement on the postoperative cardiac function. Tested on two patients, the model managed to qualitatively reproduce their cardiac function. As expected, valve replacement predicted a significant improvement of the right ventricle but also of the left ventricle, suggesting a tight inter-ventricular relationship. The combination of medical imaging, statistical analysis and biophysical modelling provides a powerful framework for a more personalised computer-aided medicine.

Consulter en bibliothèque

La version de soutenance existe sous forme papier

Informations

  • Détails : 1 vol. (267 p.)
  • Annexes : Bibliographie p. 237-267

Où se trouve cette thèse ?

  • Bibliothèque : Mines ParisTech. Bibliothèque.
  • Disponible pour le PEB
  • Cote : EMP 160.325 CCL TH 1275
  • Bibliothèque : Mines ParisTech. Bibliothèque.
  • Non disponible pour le PEB
  • Cote : EMP 160.326 CCL TH 1275
Voir dans le Sudoc, catalogue collectif des bibliothèques de l'enseignement supérieur et de la recherche.