Filtering of thin objects : applications to vascular image analysis

par Olena Tankyevych

Thèse de doctorat en Informatique

Sous la direction de Gilles Bertrand.

Le président du jury était Isabelle Bloch.

Le jury était composé de Gilles Bertrand, Mariano Musacchio, Hugues Talbot, Petr Dokladal, Nicolas Passat.

Les rapporteurs étaient Yoshinobu Sato.

  • Titre traduit

    Filtrage d'objets fins : applications à l'analyse d'images vasculaires


  • Résumé

    Le but de ce travail est de filtrer les objets fins et curvilinéaires dans les images numériques. Leur détection est en soit difficile du fait de leur finesse spatiale. De plus, le bruit, les artefacts de l'acquisition et les occlusions induites par d'autres objets introduisent des déconnexions. De ce fait, la reconnection des objets fins est également nécessaire. Dans ce but, une méthode hybride à base de dérivés secondes et de filtrage linéaire morphologique est proposée dans le cadre de la théorie espace-échelle. La théorie des filtres morphologiques spatialement variants et des algorithmes sont présentés. Du point de vue applicatif, notre travail est motivé par le diagnostic, la planification du traitement et le suivi des maladies vasculaires. La première application étudie les malformations artero-veineuses (MAV) dans le cerveau. L'analyse de telles données est rendue difficile par la petite taille, la complexité des vaisseaux couplés à diverses sources de bruit et à leur topologie, sans compter les artefacts d'acquisition et l'hétérogénéité du signal sanguin. Ainsi, nous nous sommes intéressés à l'amélioration et la segmentation des images angiographiques cérébrales dans le but d'aider à l'étude des MAVs cérébrales. La seconde application concerne le traitement des images en rayons X à faible dose utilisées en radiologie interventionelle dans le cas de l'insertion de guides dans les vaisseaux sanguins des patients. De telles procédures sont utilisées dans les traitements des anévrismes, des obstructions de tumeurs et d'autres procédures similaires. Dû au faible ratio signal à bruit, la détection des guides est indispensable pour leurs visualisations et leurs reconstructions. Dans ce travail, nous comparons la performance des algorithmes de filtrage d'objets linéiques. Le but étant de sélectionner les méthodes de détection les plus prometteuses dans le cadre de cette application médicale. La seconde application concerne le traitement des images X-ray à faible dose utilisées en radiologie interventionelle dans le cas d'insertion de guides dans les vaisseaux de patients. De telles procédures sont utilisées dans les traitements des anévrysmes, obstructions des tumeurs et d'autres procédures. Dû au faible ratio du signal-bruit, la détection des guides est indispensable pour leurs visualisations et leurs reconstructions. Dans ce travail, nous comparons la performance des algorithmes de filtrage d'objets linéaires. Le but est de sélectionner les méthodes de détection les plus prometteuses dans le cadre de cette application médicale


  • Résumé

    The motivation of this work is filtering of elongated curvilinear objects in digital images. Their narrowness presents difficulties for their detection. In addition, they are prone to disconnections due to noise, image acquisition artefacts and occlusions by other objects. This work is focused on thin objects detection and linkage. For these purposes, a hybrid second-order derivative-based and morphological linear filtering method is proposed within the framework of scale-space theory. The theory of spatially-variant morphological filters is discussed and efficient algorithms are presented. From the application point of view, our work is motivated by the diagnosis, treatment planning and follow-up of vascular diseases. The first application is aimed at the assessment of arteriovenous malformations (AVM) of cerebral vasculature. The small size and the complexity of the vascular structures, coupled to noise, image acquisition artefacts, and blood signal heterogeneity make the analysis of such data a challenging task. This work is focused on cerebral angiographic image enhancement, segmentation and vascular network analysis with the final purpose to further assist the study of cerebral AVM. The second medical application concerns the processing of low dose X-ray images used in interventional radiology therapies observing insertion of guide-wires in the vascular system of patients. Such procedures are used in aneurysm treatment, tumour embolization and other clinical procedures. Due to low signal-to-noise ratio of such data, guide-wire detection is needed for their visualization and reconstruction. Here, we compare the performance of several line detection algorithms. The purpose of this work is to select a few of the most promising line detection methods for this medical application


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