Reconstruction of Patient-Specific Bone Models from X-Ray Radiography

The availability of a patient‐specific bone model has become an increasingly invaluable addition to orthopedic case evaluation and planning [1]. Utilized within a wide range of specialized visualization and analysis tools, such models provide unprecedented wealth of bone shape information previously unattainable using traditional radiographic imaging [2]. In this work, a novel bone reconstruction method from two or more x‐ray images is described. This method is superior to previous attempts in terms of accuracy and repeatability. The new technique accurately models the radiological scene in a way that eliminates the need for expensive multi‐planar radiographic imaging systems. It is also flexible enough to allow for both short and long film imaging using standard radiological protocols, which makes the technology easily utilized in standard clinical setups

Segmentation de l'articulation de la hanche à partir de radiographies biplanes en utilisant une approche multi-structures

En produisant une paire de radiographies orthogonales en position debout, le système EOS, beaucoup moins irradiant que le CT scan, offre la possibilité de reconstruire en 3D des structures osseuses. Pour reconstruire une structure osseuse à partir de radiographies biplanes, les contours extraits dans les images sont associés à des informations a priori 3D. Ce mémoire porte sur l’extraction simultanée de contours des deux structures adjacentes de l’articulation de la hanche : la tête fémorale et le cotyle. Cette tâche est ardue, notamment à cause du bruit élevé, du faible contraste et de la superposition de structures. Nous avons adopté une approche multi-structures permettant de segmenter simultanément deux contours correspondant chacun à une structure. La méthode proposée requiert une initialisation manuelle au niveau de la tête fémorale par le tracé d’un cercle pour extraire et localiser la région de l’articulation. Le processus de segmentation s’applique sur cette région qui est transformée dans un espace redressé, où les deux contours recherchés correspondent à deux chemins alignés. Les arêtes verticales sont détectées dans l’image redressée par un opérateur du gradient horizontal. Deux images de gradient de signe opposé sont générées, dans lesquelles la frontière de chaque structure est représentée par un chemin. Un volume redressé est construit en combinant ces deux images, permettant d’unir les deux chemins en un seul. Pour cela, un algorithme de recherche d’un chemin minimal 3D dans un volume a été développé. Les contraintes inter-structures sont imposées durant la recherche. La projection du chemin obtenu donne deux chemins distincts et labellisés qui sont transformés dans l’espace de l'image originale pour récupérer ainsi le contour de chaque structure. Nous avons appliqué cette méthode sur 100 images radiographiques du membre inférieur, contenant chacune deux articulations de hanche, acquises dans les directions frontale, oblique et latérale. L’évaluation de la précision a donné une erreur globale point-contour RMS±ÉT de 1,27±0.79 mm pour la tête fémorale et 1.26±0.74 mm pour le cotyle. Pour la répétabilité, nous avons obtenu en moyenne 80% de différences locales au-dessous de 1 mm. Les résultats révèlent que la méthode est précise, mais elle dépend aussi de la complexité de l'image segmentée et de la présence ou non d’une pathologie, notamment la coxarthrose. Ce travail servira certainement à améliorer le processus de la reconstruction en termes de précision