Acquisition et traitement d’images hyperspectrales pour l’aide à la visualisation peropératoire de tissus vitaux

par Dorra Nouri Kridiss (Nouri)

Thèse de doctorat en Sciences et technologies industrielles

Sous la direction de Yves Lucas et de Sylvie Treuillet.

Le président du jury était Franck Marzani.

Le jury était composé de Yves Lucas, Sylvie Treuillet, Franck Marzani, Salah Bourennane, Su Ruan, Nacim Ramdani, Jean-Pierre Breysse.

Les rapporteurs étaient Salah Bourennane, Su Ruan.


  • Résumé

    L’imagerie hyperspectrale issue de la télédétection, va devenir une nouvelle modalité d’imagerie médicale pouvant assister le diagnostic de plusieurs pathologies via la détection des marges tumorales des cancers ou la mesure de l’oxygénation des tissus. L’originalité de ce travail de thèse est de fournir au chirurgien en cours d’intervention une vision améliorée du champ opératoire grâce à une image RGB affichée sur écran, résultat de traitements des cubes hyperspectraux dans le visible, le proche infrarouge et le moyen infrarouge (400-1700 nm). Notre application permet la détection des tissus difficilement détectables et vitaux comme l’uretère. Deux prototypes d’imagerie hyperspectrale utilisant les filtres programmables à cristaux liquides ont été développés, calibrés et mis en oeuvre dans de nombreuses campagnes d’expérimentations précliniques. Les résultats présentés dans cette thèse permettent de conclure que les méthodes de sélection de bandes sont les plus adaptées pour une application interventionnelle de l’imagerie hyperspectrale en salle d’opération puisqu’elles affichent une quantité maximale d’information, un meilleur rendu naturel de l’image RGB résultante et une amélioration maximale de la visualisation de la scène chirurgicale puisque le contraste dans l’image résultat entre le tissu d’intérêt et les tissus environnants a été triplé par rapport à l’image visualisée par l’oeil du chirurgien. Le principal inconvénient de ces méthodes réside dans le temps d’exécution qui a été nettement amélioré par les méthodes combinées proposées. De plus, la bande spectrale du moyen infrarouge est jugée plus discriminante pour explorer les données hyperspectrales associées à l’uretère puisque la séparabilité entre les tissus y est nettement supérieure par rapport à la gamme spectrale du visible.

  • Titre traduit

    Acquisition and processing of hyperspectral images for assisted intraoperative visualization of vital tissues


  • Résumé

    Hyperspectral imagery initially applied for remote sensing will become a new medical imaging modality that may assist the diagnosis of several diseases through the detection of tumoral margins of cancers or the measure of the tissue oxygenation. The originality of this work is to provide, during surgery, an improved vision of the operative field with a RGB image displayed on screen, as the result of hyperspectral cubes processing in the visible, near infrared and mid-infrared (400-1700 nm). Our application allows the detection of hard noticeable and vital tissues as the ureter. Two hyperspectral imaging prototype using liquid crystal tunable filters have been developed, calibrated and implemented in many preclinical experiments campaigns. The results presented in this thesis allow to conclude that the methods of band selection are most suitable for interventional application of hyperspectral imaging in operating room since they show a maximal amount of information, a better natural rendering of the resulting RGB image and a maximal improvement of visualization of the surgical scene as the contrast in the resulting image between the tissue of interest and the surrounding tissues was tripled compared to the image viewed by the surgeon’s eye. The main drawback of these methods lies in the execution time which was significantly improved by the proposed combined methods. Furthermore, the mid-infrared spectral range is considered more discriminating to explore hyperspectral data associated with the ureter as the separability between tissues is significantly higher compared to the visible spectral range.

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