Reconstruction, amélioration et analyse d'images d'angiotomosynthèse pour l'optimisation de ses performances cliniques

par Ruben Sanchez De La Rosa

Projet de thèse en Traitement du signal et des images

Sous la direction de Isabelle Bloch et de Serge Muller.

Thèses en préparation à Paris Saclay , dans le cadre de École doctorale Sciences et technologies de l'information et de la communication (Orsay, Essonne ; 2015-....) , en partenariat avec LTCI - Laboratoire de Traitement et Communication de l'Information (laboratoire) et de Télécom ParisTech (établissement de préparation de la thèse) depuis le 01-06-2016 .


  • Résumé

    En partant des expertises qui ont été développées depuis de nombreuses années par le laboratoire d'accueil dans le domaine du traitement des images médicales et dans l'entreprise dans le domaine de l'imagerie du sein par rayons X, en particulier avec injection de produit de contraste, nous envisageons d'investiguer le potentiel de l'angiotomosynthèse double-énergie pour la détection, la localisation spatiale et la caractérisation des prises de contraste dans les lésions du sein. Cette recherche présente un caractère innovant dans le domaine applicatif de l'imagerie du sein, mais aussi permet d'aborder plus spécifiquement un grand nombre de problèmes méthodologiques nécessitant l'étude et la mise en oeuvre de techniques avancées dans les domaines de la modélisation de chaînes d'imagerie par rayons X, de la reconstruction tomographique et du traitement des images. Nous proposons en particulier d'investiguer les axes de recherche suivants : •Amélioration d'une plateforme de simulation numérique de systèmes d'imagerie tridimensionnelle multi-spectrale par rayons X. •Amélioration de la simulation de fantômes numériques du sein réalistes, en présence de produit de contraste. •Développement d'algorithmes de reconstruction optimisés pour l'angiotomosynthèse en prenant en compte les tâches cliniques ciblées. •Optimisation de la recombinaison des images haute et basse énergies pour le calcul des images de prise de contraste. •Définition de métriques permettant la comparaison de la performance clinique des applications médicales étudiées (angiotomosynthèse et angiomammographie). •Développement d'outils de quantification des informations morphologique et fonctionnelle contenues dans les images d'angiotomosynthèse et d'angiomammographie. Simulation numérique de systèmes d'imagerie. Un outil de simulation numérique de la chaîne d'acquisition des images a été développé lors d'une précédente recherche permettant de modéliser des systèmes d'imagerie tridimensionnelle du sein. Des améliorations devront être apportées sur différents aspects, permettant en particulier la simulation d'imperfections au niveau de l'émission et de la détection des rayons X. On abordera en particulier l'impact sur les prises de contraste de la taille et de l'incertitude sur la position du foyer du tube à rayons X. On simulera aussi différentes technologies de détection qui pourraient être intégrées dans un système réel et qui peuvent impacter la qualité des images acquises (p. ex., diaphonie, rémanence). La spécification des composants simulés s'appuiera sur des composants matériels existants, en cours de développement ou correspondant à de nouveaux concepts prometteurs. Simulation de fantômes numériques du sein. Des fantômes numériques volumiques réalistes du sein seront construits en s'appuyant sur des travaux récemment publiés ou en cours de développement à GE Healthcare. Des fantômes uniformes ou texturés seront considérés afin de permettre l'évaluation des performances des systèmes d'imagerie selon les différentes métriques qui auront été spécifiées. La simulation de lésions prenant le contraste lors de l'injection d'un produit de contraste par voie intraveineuse sera aussi réalisée pour permettre l'évaluation des performances des systèmes d'imagerie vis-à-vis du signal fonctionnel. On pourra aussi prendre en compte le bougé de la patiente lors de l'examen pour s'éloigner d'un cas hypothétiquement idéal qui ne représenterait pas la réalité clinique. Une validation expérimentale effectuée sur des équipements radiologiques de General Electric permettra de valider les différentes configurations simulées. On envisage aussi de réaliser, au travers d'une équipe de recherche basée au Canada avec laquelle nous avons établi des relations de collaboration de longue date, une version physique des fantômes numériques par impression 3D, qui nous permettra de mener la validation de nos simulations numériques. Algorithmes de reconstruction. Afin de permettre une comparaison objective de la performance des systèmes d'angiotomosynthèse et d'angiomammographie, nous nous proposons d'optimiser les algorithmes de reconstruction de l'angiotomosynthèse pour chaque tâche clinique considérée. Cette optimisation sera menée pour maximiser la qualité des images reconstruites selon les métriques cliniques qui auront été définies (p. ex., résolutions spatiale et en contraste, réduction des artéfacts) tout en minimisant le temps de reconstruction. Pour ce faire, nous partirons d'algorithmes itératifs avec régularisation qui ont été précédemment développés pour l'angiotomosynthèse, mais aussi de méthodes alternatives de l'état de l'art qui pourraient présenter des avantages vis-à-vis des problématiques spécifiques que nous cherchons à résoudre. Les méthodes envisagées pourront donc combiner les étapes de filtrage et de rehaussement de contraste adaptatif (afin de ne pas rehausser le bruit) avec la reconstruction. Recombinaison des images haute et basse énergies La recombinaison des images haute et basse énergies pour le calcul des images de prise de contraste est traditionnellement réalisée au moyen d'une combinaison linéaire pondérée du logarithme de ces images. Cette approche est optimale lorsque l'on est en présence de spectres de rayons X monochromatiques. Lorsque l'on utilise des spectres polychromatiques, comme c'est le cas en mammographie, on s'éloigne des hypothèses simplificatrices permettant de mener le calcul exact de manière analytique. Cela a pour conséquence d'introduire des artefacts dans l'image recombinée représentant l'espace des prises de contraste. Nous avons montré qu'il était possible de prendre en compte dans le processus de recombinaison des images haute et basse énergies d'angiomammographie, la nature polychromatique des spectres utilisés afin de réduire, voire d'annuler, la visibilité de ces artefacts qui pourraient être confondus avec une prise de contraste physiologique des tissus normaux. Nous envisageons maintenant d'étendre notre approche à l'angiotomosynthèse en profitant des corrélations entre les différentes projections de l'objet imagé pour en améliorer les performances en termes de signal résiduel après recombinaison des projections obtenues à haute et basse énergies et reconstruction tomographique. Des approches par fusion d'informations pourront être exploitées. Définition de métriques La comparaison de métriques liées à des grandeurs physiques caractéristiques d'un système d'imagerie ne suffit pas à prédire la supériorité ou l'infériorité d'un système d'imagerie vis-à-vis d'un autre au niveau de l'utilisateur final. En effet, l'utilisateur jugera de la performance d'un système au travers de ses propres critères de succès liés aux différentes tâches qu'il doit réaliser à partir de la lecture et de l'interprétation des images que le système d'imagerie lui délivre. On s'attachera ainsi à définir, en collaboration avec des sites cliniques partenaires (p. ex., Gustave Roussy avec lequel nous travaillons depuis plus de 10 ans sur l'imagerie du sein avec produit de contraste), des métriques qui permettront de mettre en valeur l'apport clinique de l'angiotomosynthèse par rapport à l'angiomammographie mais aussi par rapport à l'IRM qu'elle pourrait remplacer pour certaines indications. Ces métriques seront très probablement liées à des tâches spécifiques que l'on tentera de modéliser à partir d'observateurs mathématiques pour les intégrer dans une chaîne complète de simulation, allant des composants du système d'imagerie jusqu'à l'observateur humain en passant par l'objet imagé. Nous pourrons bénéficier, dans un premier temps, de notre expérience accumulée dans le domaine des observateurs mathématiques au travers de travaux passés et en cours appliqués aux tâches de détection de signes radiologiques sur les images de mammographie et de tomosynthèse. Cette approche a comme objectif de permettre l'optimisation des différents paramètres du système d'acquisition-traitement-affichage des images et à terme de pouvoir mener des études cliniques virtuelles pour évaluer la performance de nouveaux algorithmes de traitement des images, voire de nouveaux systèmes d'imagerie. L'évaluation pourra également être faite a posteriori, à l'aide de critères sur la qualité de la segmentation et de la quantification réalisées sur les images obtenues. Outil de quantification. Enfin, des outils de quantification des informations morphologique et fonctionnelle contenues dans les images d'angiotomosynthèse et d'angiomammographie seront développés. On se concentrera en particulier sur la mesure de volumes de lésions et sur la précision que cette mesure permettra d'atteindre pour l'évaluation des variations du volume des lésions dans le temps. Notre attention se portera par ailleurs sur la capacité des différents systèmes étudiés à quantifier les prises de contraste (concentration volumique par voxel ou pixel) lors d'une acquisition d'images avec injection d'un produit de contraste. On s'intéressera aussi à la précision de la localisation spatiale des lésions. Par ailleurs, ces outils de quantification pourront nous permettre d'optimiser les algorithmes de reconstruction tomographique et de recombinaison des images haute et basse énergie, dans l'objectif d'obtenir une meilleure précision sur les mesures. Ainsi, des opérations telles que la segmentation, le filtrage ou le rehaussement local de structures pourront être adaptées pour améliorer la quantification des informations morphologique et fonctionnelle des images.

  • Titre traduit

    Reconstruction, improvement and analysis of angiotomosynthesis images for optimizating its clinical performances


  • Résumé

    Starting from the expertise that has been developed over many years by the host laboratory in the field of medical image processing and by the enterprise in the field of X-ray breast imaging, particularly with fluid injection contrast, we plan to investigate the potential of dual-energy angiotomosynthesis for detection, spatial localization and characterization of contrast uptake in breast lesions. This research shows an innovative application in the field of breast imaging, but, more specifically, it also addresses a number of methodological issues that require the study and implementation of advanced techniques in the fields of modeling X-ray imaging platforms, tomographic reconstruction and image processing. In particular, we propose to investigate the following research areas: •Improvement of a digital simulation platform for multi-dimensional spectral X-ray imaging systems. •Improving the simulation of realistic computed breast phantoms, with iodine contrast. •Development of reconstruction algorithms optimized for angiotomosynthesis, taking into account the clinical tasks identified. •Optimization of the recombination algorithm for the high and low energy images, giving as a result the contrast enhanced images. •Definition of metrics for comparing the clinical performance of the medical applications to be studied (angiotomosynthesis and angiomammography). •Development of quantification tools for morphological and functional information contained in the image angiotomosynthesis and angiomammography. Numerical simulation of imaging systems. A numerical simulation tool of the image acquisition system was developed in a previous research to model the three-dimensional imaging systems of the breast. Improvements need to be made on different aspects, particularly for the simulation of imperfections in the transmission and detection of X-rays, this impacts on the size of contrast uptake and the uncertainty about the position of the X-ray tube focus. We also simulate different detection technologies that could be incorporated in a real system and that can impact the quality of the acquired images (p. ex., crosstalk, ghosting). Simulation of digital breast ghosts. Realistic volume digital breast ghosts will be built on the basis of recently published works or in development at GE Healthcare. Uniform or textured ghosts will be considered to allow the assessment of performance of imaging systems according to various metrics that have been specified. An experimental validation performed on radiological equipment at General Electric will validate the simulated different configurations. It is also planned to carry out, through a research team based in Canada, a physical version of digital ghosts by 3D printing, which will allow us to conduct the validation of our simulations digital. Reconstruction algorithms. In order to allow an objective comparison of the performance of systems for angiotomosynthesis and angiomammography, we intend to optimize the reconstruction algorithms of angiotomosynthesis for each clinical task considered. This optimization will be conducted to maximize the quality of images reconstructed by clinical metrics that have been defined (p. Eg., Spatial resolution and contrast, reduced artifacts) while minimizing the reconstruction time. To do this, we will investigate iterative algorithms with regularization that were previously developed for angiotomosynthesis and also alternative methods of prior art that could present benefits on specific issues that we try to solve. The methods proposed will be able to combine the steps of filtering and adaptive contrast enhancement with reconstruction. Recombination of the high and low energy images. Recombination of high and low energy images for calculating the contrast enhancement images is traditionally effected by means of a weighted linear combination of the logarithm of these images. This approach is optimal when for monochromatic X-ray spectra. When using polychromatic spectra, as it is the case in mammography, the simplifying assumptions introduced avoid to calculate analytically the exact solution to the problem. The consequence is the introduction of artefacts in the recombined image that represents the space of contrast uptakes. We showed that it was possible to take into account in the process of recombination the polychromatic nature of the spectra used to reduce or even cancel the visibility of these artefacts, which could be confused with physiological contrast in normal tissues. We are now looking to expand our approach to angiotomosynthesis enjoying the correlations between the different projections of the imaged object to improve performance in terms of residual signal after recombination projections obtained at high and low energies and tomographic reconstruction. Definition of metrics. Comparison metrics related to the characteristics of the physical quantities of the imaging system is not sufficient to predict the superiority or inferiority, at the end user, of a specific imaging system to another. Indeed, the user will judge the performance of a system through its own success criteria related to the various tasks he has to realize. We thus seek to define, in collaboration with clinical partners sites (p. Ex., Gustave Roussy we work with for over 10 years on breast imaging with contrast), metrics that will put value in clinical contribution of angiotomosynthesis compared to angiomammography. MRI must be also included in the comparison as it may be replaced for certain indications. These metrics must be linked to the specific tasks that we attempt to model thanks to mathematics observers in order to integrate them into a complete simulation chain. At first, we can make use of our accumulated experience in the field of mathematical observers through past and current work applied to the detection of radiological signs on the images of mammography and tomosynthesis. This approach aims to enable optimization of various parameters of the image acquisition, the processing and the display system, to be able to conduct virtual clinical trials to evaluate the performance of new image processing algorithms or new imaging systems. Quantification tool. Finally, morphological and functional information of the quantization tools contained in the image of angiotomosynthesis and angiomammography will be developed. We will be focused in particular on the measurement of lesion volumes and the accuracy that will accomplish for assessing changes in lesion volume over time. The focus will be also on the ability of different systems studied to quantify the contrast uptake during an image acquisition with injection of a contrast medium. It will also focus on the accuracy of the spatial localization of lesions. Moreover, these quantification tools will allow us to optimize the algorithms for tomographic reconstruction and recombination of high and low energy images, with the aim of obtaining better accuracy on measurements. Thus, operations such as segmentation, filtering or local enhancement structures can be adapted to improve the quantification of morphological and functional image information.