A 3D scanning system for biomedical purposes

The use of three-dimensional (3D) scanning systems for acquiring the external shape features of biological objects has recently been gaining popularity in the biomedical field. A simple, low cost, 3D scanning syste

Biological image analysis

In biological research images are extensively used to monitor growth, dynamics and changes in biological specimen, such as cells or plants. Many of these images are used solely for observation or are manually annotated by an expert. In this dissertation we discuss several methods to automate the annotating and analysis of bio-images. Two large clusters of methods have been investigated and developed. A first set of methods focuses on the automatic delineation of relevant objects in bio-images, such as individual cells in microscopic images. Since these methods should be useful for many different applications, e.g. to detect and delineate different objects (cells, plants, leafs, ...) in different types of images (different types of microscopes, regular colour photographs, ...), the methods should be easy to adjust. Therefore we developed a methodology relying on probability theory, where all required parameters can easily be estimated by a biologist, without requiring any knowledge on the techniques used in the actual software. A second cluster of investigated techniques focuses on the analysis of shapes. By defining new features that describe shapes, we are able to automatically classify shapes, retrieve similar shapes from a database and even analyse how an object deforms through time

Développement d'un processus coopératif de traitement d'images ultrasonores pour le référencement géométrique de structures osseuses en chirurgie orthopédique

La radiologie est actuellement la modalité d'imagerie la plus utilisée en chirurgie orthopédique, que ce soit en planification opératoire, en contrôle per-opératoire ou pour le suivi du patient. Un de ses inconvénients est de ne pas permettre un référencement géométrique des objets représentés. Il est donc impossible tout au long du processus chirurgical orthopédique, de mesurer précisément les modifications de géométrie des structures osseuses. En salle d'opération les instruments chirurgicaux sont référencés spatialement et permettent par palpations de points de référence une identification géométrique des structures osseuses. Ceci est limité au contexte chirurgical car ces palpations requièrent des incisions. Dans cette thèse, nous proposons d'introduire en chirurgie orthopédique une nouvelle approche fondée sur l'utilisation d'un capteur d'images ultrasonores dont le positionnement spatial est connu. Nous présentons une méthode d'analyse d'images ultrasonores qui aboutit à la détection des points de référence dans un contexte non chirurgical. Cet apport est fondamental car il introduit une continuité dans le contrôle précis de la géométrie des structures osseuses tout au long du processus chirurgical orthopédique de la planification opératoire jusqu'au suivi du patient. Pour déterminer la position des points de référence sur les images ultrasonores osseuses nous sommes passés par une étape intermédiaire consistant en la détection de l'interface osseuse par des approches fondées sur des modèles de contours. Devant la difficulté du problème lié à la très faible qualité des images ultrasonores osseuses, nous nous sommes orientés vers une approche coopérative innovante. Dès que la sonde est positionnée sur le patient, le système affiche en temps réel le contour détecté et le clinicien peut, par un mouvement continu de la sonde, faire converger le système vers une solution optimale au regard de son expertise et des propriétés images. La validation de nos algorithmes s'est tout d'abord effectuée en mode non coopératif sur une base de données contenant 651 images ultrasonores. Le meilleur algorithme fondé sur la recherche d'un chemin optimal parmi un ensemble de points de contours candidats a été validé en mode coopératif sur un prototype appelé PhysioPilot dédié à la mesure de paramètres physiologiques dans un contexte non chirurgicalX-rays remain the preferred imaging modality for orthopedic surgery for surgical planning, intra-operative control or patient follow-up. Nevertheless, it does not allow anatomical bone structures referencing. It is then impossible to control geometrical modifications of bone structures during the surgical process. However, surgical tools are referenced in the operating-room space and allow the surgeon to define anatomical structures geometrically by defining landmark positions. This process is only allowed during surgical procedures because it requires to do cuts on the patient. In this work, we propose a new approach using an ultrasound probe that is referenced in the operating-room space. We present an image processing algorithm to extract anatomical landmark position in a surgical context. It is a crucial improvement because it allows a complete patient follow-up from pre-operative planning to post-operative consults. To determine anatomical landmark positions on ultrasound images we added an intermediate step to extract the bone/soft tissues interface via several segmentation methods as active contours. Due to the low quality of ultrasound images we decided to design a innovative cooperative process. As the surgeon positions the ultrasound probe on the patient, the bone interface appears on the system screen in real time. Then the clinician can help the segmentation result to converge to the final solution by a soft movement of the probe. The validation of our work was performed on a database of 651 ultrasound images, in a non-cooperative way. The best algorithm that extracts the bone interface by defining the optimal path in a graph of potential candidates was validated with a cooperative protocol on a prototype called PhysioPilot, in order to perform physiological measurements in a non-surgical contextPARIS-EST-Université (770839901) / SudocSudocFranceF

Reslicing axially-sampled 3D shapes using elliptic Abstract Fourier descriptors

We propose a new method that interpolates between parallel slices from a 3D shape for the purposes of reslicing and putting into correspondence organ shapes acquired from vol-umetric medical imagery. By interpolating the coefficients of elliptic Fourier descriptors for a set of parallel contours, a new set of slices can be directly generated at desired axial locations. Neither an explicit correspondence between points on adjacent contours nor a 3D interpolating surface needs to be obtained. We apply the proposed reslicing method to experimental datasets of both synthetic 3D shapes and real prostate contours, and demon-strate that it performs as well as a common method based on variational implicit surfaces, for a much lower computational cost. We also show that reslicing and putting into corre-spondence an ensemble of axially-sampled 3D organs enables the construction of shape models for accurate 3D segmentation