Recalage multimodal et plate-forme d'imagerie médicale à accès distant

• Auteur / Autrice : David Sarrut
• Direction : Serge Miguet
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Informatique
• Date : Soutenance en 2000
• Etablissement(s) : Lyon 2

Mots clés

Mots clés contrôlés

Radiothérapie

Interpolation (mathématiques)

Imagerie médicale

Traitement d'images

Résumé

Les recherches présentées dans cette thèse s'insèrent dans divers projets concernant le recalage d'images médicales et l'étude de techniques haute-performance destinées aux environnements hospitaliers. Le recalage multimodal consiste à mettre en correspondance un couple d'images de façon à pouvoir fusionner les informations de chacune d'elles. Nous présentons tout d'abord une classification synthétique de nombreuses mesures de similarité en mettant l'accent sur les hypothèses sous-jacentes à la nature des liens entre les distributions d'intensités. Puis nous proposons plusieurs procédures d'interpolation en les comparant aux méthodes usuelles du point de vue de la précision, de la rapidité et de la robustesse vis-à-vis de la stratégie d'optimisation du critère de similarité. Comme les étapes les plus coûteuses en temps de calcul sont les évaluations du critère à travers les transformations (rigides) d'images, nous proposons ensuite un algorithme original permettant d'accélérer substantiellement le processus global. Par la suite, ces techniques de recalage sont appliquées dans le cadre du positionnement de patient en radiothérapie conformationnelle. Nous développons une nouvelle approche permettant une évaluation précise du placement du patient grâce à une recherche par le contenu dans une série d'images pré-calculées. Les résultats obtenus sont encourageants puisque des déplacements importants, typiquement comportant des rotations hors-plan, sont correctement estimés. Dans la deuxième partie de cette thèse, nous développons un système nommé ARAMIS (A Remonte Access Imaging System) permettant d'activer à distance et à partir d'un poste de travail banalisé, des calculs parallèles de traitements d'images médicales. Parmi les outils intégrables dans ARAMIS, nous présentons un algorithme original permettant de calculer en temps linéaire la relation d'adjacence dans une surface triangulée générée par l'algorithme des Marching-Cubes.