Acquisition, visualisation et reconstruction 3D de données anatomiques issues de dissection (application aux fibres blanches cérébrales)

Dans cette thèse, nous présentons un système complet permettant de sauvegarder un processus destructif tel qu'une dissection anatomique. Nous proposons une méthode depuis l'acquisition 3D des données jusqu'à la visualisation interactive et immersive, dans le but de créer une vérité terrain. L'acquisition 3D regroupe l'acquisition de la géométrie par scanner laser (maillage) ainsi que de l'information de couleur par le biais d'un appareil photo haute résolution (texture). Ce processus d'acquisition et répété au cours de la dissection du spécimen. Les différentes acquisitions du spécimen sont représentées par des surfaces 3D texturées. Elles sont ensuite recalées entre elles. Un expert anatomiste peut alors explorer ces différentes étapes de dissections modélisées dans une visualisation immersive en utilisant du matériel d'interaction (bras haptique). Un outil d'étiquetage permet une segmentation manuelle précise de régions d'intérêt visibles sur chacune des surfaces 3D. Un objet tridimensionnel peut ensuite être reconstruit et proposé à l'utilisateur sur la base des zones d'intérêt étiquetées. Le but étant de créer des vérité terrains afin de confronter des résultats issus de modalités d'acquisition volumiques (IRM). Nous montrons l'application de la méthode à la reconstruction de faisceaux de fibres blanches humaine dans le but de valider des résultats de tractographie.In this thesis, we present a system to keep track of a destructive process such as a medical specimen dissection, from data acquisition to interactive and immersive visualization, in order to build ground truth models. Acquisition is a two-step process, first involving a 3D laser scanner to get a 3D surface, and then a high resolution camera for capturing the texture. This acquisition process is repeated at each step of the dissection, depending on the expected accuracy and the specific objects to be studied. Thanks to fiducial markers, surfaces are registered on each others. Experts can then explore data using interaction hardware in an immersive 3D visualization. An interactive labeling tool is provided to the anatomist, in order to identify regions of interest on each acquired surface. 3D objects can then be reconstructed according to the selected surfaces. We aim to produce ground truths which for instance can be used to validate data acquired with MRI. The system is applied to the specific case of white fibers reconstruction in the human brain.TOURS-Bibl.électronique (372610011) / SudocSudocFranceF

Construction automatique d'atlas anatomiques morphométriques à partir d'images médicales tridimensionnelles : application à un atlas du crâne

National audienceIn this article, we present a method for building entirely automatically a morphometric anatomical atlas from 3D medical images acquired by CT-Scan or MR. We detail each step of the method, including the non-rigid registration algorithm, 3D lines averaging, and statistical analysis processes. We apply the method to obtain a quantitative atlas of crest lines of the skull. Finally, we use the resulting atlas to study a craniofacial disease : we show how we can obtain qualitative and quantitative results by contrasting a skull affected by a deformation of the mandible with the atlas.Dans cet article, nous présentons une méthode pour construire de manière automatique des atlas anatomiques morphométriques à partir d'images médicales tridimensionnelles obtenues par scanographie ou imagerie par résonance magnétique. Nous en détaillons les différentes étapes, en particulier les algorithmes de mise en correspondance non-rigide, de moyenne et d'analyse statistique de lignes caractéristiques tridimensionnelles. Nous appliquons la méthode à la construction d'un atlas morphométrique des lignes de crête du crâne. Nous montrons alors comment la comparaison automatique entre l'atlas et un crâne présentant une déformation mandibulaire permet d'obtenir des résultats qualitatifs et quantitatifs utilisables par un médecin

Incertitude des données biomécaniques : modélisation et propagation dans les modèles de diagnostic des pathologies du système musculosquelettique

The aim of the project is to investigate the modeling of the reliability/incertitude/imprecision of biomedical and biomechanics data (medical images, kinematics/kinetics/EMG data, etc.) and its propagation in the predictive diagnosls models of the disorders of musculoskeletal systems. These diagnosis models will be based on multimodal and multidimensional patient data (3D medical imaging, mechanical data,dinical data,etc.). The literature-based data have been collected to estabish an uncertainty space, which represents fused data from multiple sources, of morphological, mechanical, and movement analysis properties of the musculoskeletal system from multiple sources (i.e. research papers from Science Direct and Pubmed). After that,a new clustering method (US-ECM) is proposed for integrating fused data from multiple sources ln form of a multidimensional uncertainty space (US). Reliability of biomechanical data was evaluated by a fusion approach expert opinion. Reliability criteria of a data source (ie scientific paper published) focus on the technique used the acquisition protocol and measurement and the number of data. A system of questionnaires was developed to co!lect expert opinion. Then, the theory of beliet functions has been applied to merge these opinion to establish a confidence level each data source.Les pathologies du système musculosquelettique concernant les déformations / anomalies osseuses et musculaires (e.g. paralysie cérébrale) ont un fort impact sur la qualité de vie des personnes concernées. Les objectifs de la thèse sont d’approfondir les études précédentes en intégrant la modélisation de l’incertitude des données biomécaniques et biomédicales dans les modèles de diagnostic prédictif des pathologies du système musculosquelettique. L’intervalle a été choisi pour représenter l’incertitude des données biomécaniques. Ce formalisme est simple et peu coûteux sur le plan du calcul. Les données (physiologiques, morphologiques, mécaniques et analyse du mouvement) ont été recueillies à partir de la littérature en utilisant les moteurs de recherche des articles scientifiques fiables pour établir un espace d’incertitude. La nouvelle méthode de classement (nommée US-ECM) proposée est une méthode de classement semi-supervisé qui utilise la partition crédale pour représenter les connaissances partielles sur les clusters. L’utilisation de la fonction de croyance pour représenter ces éléments de connaissance permet de les combiner d’une manière souple et robuste. De plus, l’extension de cette méthode avec un espace d’incertitude multidimensionnelle a montré la meilleure performance par rapport à la version originale. L’analyse des avis d’expert permettra d’inclure ou d’exclure les sources de données selon leurs niveaux de fiabilité. Ensuite, le modèle de regroupement (US-ECM) développé sera appliqué sur une nouvelle base de données pour évaluer l’impact de la fiabilité des données sur la performance de diagnostic