Tracking de dispositifs et de structures pour le traitement endovasculaire des pathologies aortiques

par Long Hung Nguyen-Duc

Thèse de doctorat en Traitement du signal et télécommunications

Sous la direction de Pascal Haigron.

Soutenue le 14-12-2017

à Rennes 1 , dans le cadre de MathSTIC , en partenariat avec Universite Bretagne Loire (ComuE) , Laboratoire de Traitement du Signal et de l'Image (laboratoire) et de Laboratoire Traitement du Signal et de l'Image (laboratoire) .


  • Résumé

    Ces travaux s’inscrivent dans le cadre de la navigation endovasculaire assistée par ordinateur. L’objectif principal est d’étudier et de proposer de nouvelles solutions pour la localisation et le suivi des dispositifs endovasculaires en mouvement par rapport aux structures anatomiques, considérées comme immobiles ou mobiles. Il s’agit à terme de faciliter le geste interventionnel, en maximisant la précision et la fiabilité des procédures, tout en minimisant le recours aux rayons X et au produit de contraste. Les travaux et résultats obtenus concernent : - L’étude d’approches de recalage permettant de fusionner des données 3D pré-opératoires décrivant les structures anatomiques et des données intra-opératoires de localisation 3D électromagnétique (positions d’un cathéter équipé d’un capteur magnétique en son extrémité). Dans le contexte du traitement des anévrismes aortiques abdominaux, deux méthodes de recalage ne nécessitant pas de marqueur externe et exploitant uniquement les trajectoires endovasculaires (avec hypothèse de correspondance totale ou partielle) ont été proposées. Les tests ont été réalisés sur fantôme physique. Bien que la précision de localisation des systèmes électromagnétiques soit encore limitée, ceux-ci pourraient être utilisés pour aider la navigation endovasculaire, comme par exemple, lors du cathétérisme d’artères collatérales. - L’élaboration d’une méthode de tracking des calcifications et de repères dans les séquences d’images fluoroscopiques, dans le contexte des procédures d’implantation endovasculaire de valve aortique (TAVI). Nous avons proposé une méthode de tracking par modèle d’apparence adaptatif (TMAA). L'approche a été évaluée sur 13 séquences fluoroscopiques dans le cadre des procédures TAVI valve native et 5 séquences fluoroscopiques dans le cadre des procédures TAVI valve-in-valve. Elle fournit une erreur de localisation moyenne inférieure à 1 mm et un temps de traitement de 32,23 ms/trame. L’évaluation de cette méthode et son application sur données patients ont permis de montrer la précision et la compatibilité du tracking avec une utilisation clinique.

  • Titre traduit

    Tracking of devices and of structures for the endovascular treatment of aortic pathologies


  • Résumé

    This work is part of computer-assisted endovascular navigation. The aim of this thesis is to study and to propose new solutions for the localization and the tracking of moving endovascular devices within anatomical structures, which can be considered fixed or moving. The objective is to facilitate the endovascular intervention, by maximizing the accuracy and reliability of procedures, while minimizing the use of X-rays and contrast agents. The works concern : - The study of registration approaches to align pre-operative 3D data describing the anatomical structures and intra-operative 3D electromagnetic data (positions of a catheter equipped with a magnetic sensor at its tip). In the context of the treatment of abdominal aortic aneurysms (AAA), two fiducial-free registration methods that exploit only the endovascular trajectories (with total or partial correspondence hypothesis) have been proposed. The tests were performed on an AAA phantom. Although the localization accuracy of electromagnetic systems is still limited, these could be used to assist endovascular navigation (e.g., catheterization of collateral arteries). - The elaboration of a method to track calcifications and markers in fluoroscopic sequences, in the context of transcatheter aortic valve implantation (TAVI) procedures. We proposed a method of tracking by adaptive appearance model (TMAA). The approach was evaluated on 13 fluoroscopic sequences as part of TAVI native valve procedures and 5 fluoroscopic sequences as part of TAVI valve-in-valve procedures. The average localization error was less than 1 mm and the average processing time was 32.23 ms/frame. The evaluation of this method and its application on patient data has made it possible to show the precision and the compatibility of the tracking with a clinical use.


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