Reconstruction 3-D des artères coronaires en imagerie rotationnelle R-X

par Lizhe Xie

Thèse de doctorat en Traitement du signal et télécommunications

Sous la direction de Christine Toumoulin et de Limin Luo.


  • Résumé

    Ce travail aborde la reconstruction tomographique 3-D des artères coronaires à partir d'une séquence de projections acquise en imagerie rotationnelle R-X. Nous proposons deux méthodes régularisées pour résoudre le problème inverse à partir d'un faible nombre de projections. La première est formulée comme un problème d'optimisation statique dont la résolution s'appuie sur la théorie de l'inversion statistique. Elle met en œuvre un algorithme de Maximum a Priori (MAP) dans lequel des régularisations de type L0, L1 et L2 sont évaluées. La seconde est formulée comme un problème d'optimisation dynamique orienté objet. Elle introduit un modèle morphologique de la structure à reconstruire sous la forme d'un modèle géométrique 3-D de l'arbre artériel formé de sa ligne centrale et de son contour. La résolution du problème inverse vise à minimiser l'énergie de déformation du modèle à la fois dans l'espace et le temps. Enfin l'hypothèse initiale d'une segmentation préalable des structures permet de se ramener à un problème de reconstruction éparse et de limiter le nombre de paramètres dans le système à résoudre en restreignant la recherche de la solution à l'intérieur d'un sous domaine de f. La précision et les limites de chaque algorithme sont évaluées et comparées sur un fantôme de cœur dynamique construit à partir d'une séquence de volumes acquise sur un scanner multibarettes, traitée pour extraire l'arbre coronaire et reconstruire une se��quence de 20 volumes, ensuite intégrée dans un simulateur de rotationnel pour simuler une séquence de 80 projections à niveaux de gris.

  • Titre traduit

    3D coronary artery reconstruction from a sequence of projections in rotational angiography


  • Résumé

    This work addresses the 3-D reconstruction of coronary arteries from a limited number of projections in rotational angiography. We propose two approaches to solve the ill-posed inverse problem. The first one is formulated as a statistical reconstruction problem and uses a Maximum a Priori (MAP) algorithm, in which L0, L1 and L2 regularizations are evaluated. The second one applies an object-oriented reconstruction, introducing a morphological model of the structure to be reconstructed. It is formed by the coronary artery centerlines and contours. The inverse problem resolution leads to minimize the strain energy of the model in both space and time. Finally the initial assumption of a prior segmentation of the structures leads to a sparse reconstruction problem that allows the parameter number in the system and the search for the solution to be restricted within a subdomain of f. The accuracy and limitations of each algorithm are evaluated and compared using a dynamic heart phantom. This dynamic sequence has been built from patient data acquired on a MSCT scan. A C-arm rotational R-X coronary angiography was then simulated using the Siemens Axiom System imaging protocol to build a sequence of 80 grey level projections.

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Informations

  • Détails : 1 vol. (109 p.)
  • Notes : Publication autorisée par le jury
  • Annexes : Bibliogr. en fin de chapitres et après le résumé en français

Où se trouve cette thèse\u00a0?

  • Bibliothèque : Université de Rennes I. Service commun de la documentation. Section sciences et philosophie.
  • Disponible pour le PEB
  • Cote : TA RENNES 2012/143
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