Lung motion modelling and estimation for image guided radiation

par Jef Vandemeulebroucke

Thèse de doctorat en Images et systèmes

Sous la direction de Patrick Clarysse et de David Sarrut.

Soutenue en 2010

à Lyon, INSA .

  • Titre traduit

    = Modélisation et estimation du mouvement pulmonaire pour la radiothérapie guidée par l'image


  • Résumé

    Notre travail vise à fournir des contributions méthodologiques pour la quantification, caractérisation et la représentation du mouvement du poumon par imagerie, afin de faciliter son intégration dans le processus de traitement. Nous décrivons une méthode originale permettant l'extraction automatique d'un masque de mouvement qui sépare le thorax en régions mobiles et moins mobiles. En fournissant une interface où des mouvements glissants ont lieux, notre approche permet de préserver les discontinuités dans les champs de mouvement, ce qui facilite le recalage. Des contraintes plus fortes peuvent ainsi être imposées pour chaque région, tout en maintenant la précision de l'appariement. Ensuite, nous développons une méthodologie de recalage spacio-temporel pour l'imagerie corrélée à la respiration. Un modèle de déformation spatiale basée sur les B-splines est étendu au domaine temporel en le couplant à un modèle de trajectoire cyclique avec des contraintes de lissage approprié. En renforçant la cohérence temporelle de la déformation à travers le cycle respiration, nous améliorons la robustesse du recalage aux artéfacts. Comme application, nous avons également étudié la possibilité d'effectuer l'estimation de mouvement respiratoire à partir d'une séquence de projection CBCT. Un fort a priori est introduit sous la forme d'un modèle spécifique au patient construit à partir d'une acquisition 4D CT préalable. L'estimation de mouvement est réalisée en comparant les projections avec une séquence simulée à l'aide du modèle. Nous proposons une approche d'optimisation semi-globale, considérant le cycle respiratoire dans son ensemble et fournissant des estimations lisses du mouvement.


  • Résumé

    The principal aim of this work is to provide methodological contributions for the quantification, characterization and representation of lung motion, in order to facilitate its inclusion in the radiotherapy treatment process. We describe a method for automatically extracting a motion mask, which divides the thorax into moving and less-moving regions. By providing an interface where sliding motion occurs, the discontinuity in the motion fields is preserved and registration is facilitated. Stronger smoothness constraints can be applied for each region separately while maintaining matching accuracy. Next, a spatio-temporal registration framework for respiratory-correlated imaging of the lungs is developed. A spatial transformation based on B-splines is extended to the temporal domain by coupling it to a cyclic trajectory model with suitable smoothness constraints. The obtained deformation model is shown to be capable of accurately representing respiratory motion while using a more compact and restrictive parameterisation. By enforcing the temporal coherence of the deformation across the breathing cycle, robustness to artefacts of subsequent deformable registration is improved. Finally, we investigated the feasibility of performing respiratory motion estimation from a cone-beam projection sequence. A prior is introduced in the form of a patient-specific model built from a previously acquired 4D~CT image. Motion estimation is accomplished by comparing the cone-beam projection sequence to projection views of the patient model. A semi-global optimisation approach is utilized, considering the entire breathing cycle and providing smooth motion estimates per cycle.

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  • Disponible pour le PEB
  • Cote : C.83(3624)
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