Intération du modèle du signal IRM pour la correction du mouvement et segmentation d'images automatisée : application à la thermométrie cardiaque

par Aurelie Emilien

Thèse de doctorat en Informatique

Sous la direction de Jenny Benois Pineau et de Pascal Desbarats.

Soutenue le 15-12-2014

à Bordeaux , dans le cadre de École doctorale de mathématiques et informatique (Talence, Gironde) , en partenariat avec Université Bordeaux-I (1971-2013) (Etablissement d'accueil) et de Laboratoire bordelais de recherche en informatique (laboratoire) .

Le jury était composé de Christian Barillot, Bruno Quesson.

Les rapporteurs étaient Philippe Joly, Éric Debreuve.


  • Résumé

    Les travaux présentés dans ce manuscrit s’inscrivent dans un projet de thermométrie cardiaque par IRM. L’objectif de cette approche est de monitorer en temps réel le traitement des arythmies cardiaques par ablation thermique. Dans la chaine de traitement utilisée, des méthodes de recalage d’images doivent être implémentées afin d’assurer un suivi exploitable de l’ablation. En effet, les mouvements des différents organes localisés dans la (les) coupe(s) d’imagerie ont un impact sur la précision de la thermométrie IRM. Les méthodes d’estimation de mouvement doivent cependant être robustes aux différents artefacts (faible SNR, flux sanguin dans les cavités cardiaques, etc.) et utilisables en pseudo temps réel (10 images/seconde). Les travaux présentés dans ce manuscrit se concentrent sur la robustesse des méthodes de recalage d’images. Tout d’abord, le bruit inhérent aux images IRM a été intégré à l’estimation de mouvement. Ceci permet de pondérer localement les voxels de l’image dans le calcul du déplacement. Ensuite, une annulation numérique du signal chaotique du sang à l’intérieur du ventricule gauche est proposée via une segmentation semi-automatique de celuici à base de modèle déformable. Un nouveau terme, issu de la probabilité d’appartenir à ce ventricule, a été ajouté dans l’algorithme de contour actif. Les méthodes proposées apportent une amélioration de la qualité de l’estimation du mouvement. Elles sont adaptées à la chaine de traitement de thermométrie afin de les rendre automatiques dans la phase d’ablation thermique de la procédure. De plus, ces méthodes répondent aux contraintes de temps réel de la thermométrie IRM

  • Titre traduit

    MRI signal model integration for the motion correction and automated images segmentation : Application to cardiac thermometry


  • Résumé

    The works presented in the manuscript are incorporated within the framework of cardiac MR thermometry. The aim of this approach is to monitor in real time the treatment of arrhy²thmias by thermal ablation. In the pipeline used in thermometry, image registration methods have to be inserted to unsure a reliable monitoring of the treatment. Indeed, motions of the different organs present in the acquisition slices have an impact on the accuracy of the MR thermometry. Furthermore, image registration has to be robust to artefacts (low SNR, blood flow in the heart cavities…) and has to be used in real time (10 images/second). The works presented in this manuscript focuses on the robustness of the image registration methods. First, the MR images inherent noise is integrated to the motion estimation. It enables the local weighting of the image’s voxels in the computing of the displacement. Then, a numerical cancelation of the chaotic blood flow signal within the left ventricle through a semi-automatic segmentation is proposed. A new term based on the probability to belong to this ventricle is added to the active contour algorithm. The proposed methods improved the quality of the motion estimation. They are adapted to the thermometry pipeline to make them automatic in the thermal ablation phase of the procedure. They are also compatible with the real-time aspect of MR thermometry.


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