A novel flexible framework with automatic feature correspondence optimization for nonrigid registration in radiotherapy

Technical improvements in planning and dose delivery and in verification of patient positioning have substantially widened the therapeutic window for radiation treatment of cancer. However, changes in patient anatomy during the treatment limit the exploitation of these new techniques. To further improve radiation treatments, anatomical changes need to be modeled and accounted for. Non-rigid registration can be used for this purpose. This paper describes the design, the implementation and the validation of a new framework for non-rigid registration for radiotherapy applications. The core of this framework is an improved version of the Thin Plate Splines Robust Point Matching (TPS-RPM) algorithm. The TPS-RPM algorithm estimates a global correspondence and a transformation between the points that represent organs of interest belonging to two image sets. However, the algorithm does not allow for the inclusion of prior knowledge on the correspondence of subset of points and therefore, it can lead to inconsistent anatomical solutions. In this paper TPS-RPM was improved by employing a novel correspondence filter that supports simultaneous registration of multiple structures. The improved method allows for coherent organ registration and for the inclusion of user defined landmarks, lines and surfaces inside and outside of structures of interest. A procedure to generate control points form segmented organs is described. The framework parameters r and ?, which control the number of points and the non-rigidness of the transformation respectively, were optimized for three sites with different degrees of deformation: head and neck, prostate and cervix, using two cases per site. For the head and neck cases, the salivary glands were manually contoured on CT-scans, for the prostate cases the prostate and the vesicles, and for the cervix cases the cervix-uterus, the bladder and the rectum. The transformation error obtained using the best set of parameters was below 1 mm for all the studied cases. The length of the deformation vectors were on average (± 1 standard deviation) 5.8 ± 2.5 and 2.6 ± 1.1 mm for the head and neck cases, 7.2 ± 4.5 and 8.6 ± 1.9 mm for the prostate cases, and 19.0 ± 11.6 and 14.5 ± 9.3 mm for the cervix cases. Distinguishable anatomical features were identified for each case, and were used to validate the registration by calculating residual distances after transformation: 1.5 ± 0.8, 2.3 ± 1.0 and 6.3 ± 2.9 mm for the head and neck, prostate and cervix sites respectively. Finally, we demonstrated how the inclusion of these anatomical features in the registration process reduced the residual distances to 0.8 ± 0.5, 0.6 ± 0.5 and 1.3 ± 0.7 mm for the head and neck, prostate and cervix sites respectively. The inclusion of additional anatomical features produced more anatomically coherent transformations without compromising the transformation error. We concluded that the presented non-rigid registration framework is a powerful tool to simultaneously register multiple segmented organs with very different complexity

Durchführbarkeit und Genauigkeit der manuellen Segmentierung des Nervus facialis in hochauflösenden CT-Bildern im Vergleich mit einer semi-automatischen Segmentierung

Die vorliegende Arbeit untersuchte die Durchführbarkeit und Genauigkeit der manuellen Segmentierung des Nervus facialis in hochauflösenden CT – Bildern im Vergleich mit einer semi – automatischen Segmentierung durch verschiedene Probanden. Die Untersuchung erfolgte für beide Segmentierformen Software gestützt. Zusätzlich wurde das subjektive Vertrauen der Probanden in die eigene Segmentierung abgefragt. Die beiden in dieser Arbeit untersuchten Methoden wiesen keinen signifikanten Unterschied für die Genauigkeit auf. Dabei betrug die mittlere quadratische Abweichung für die manuelle Segmentierform 0,53 mm und 0,42 mm für den semi-automatischen Ansatz. Die semi – automatische Segmentierung benötigte zudem mit einer mittleren Segmentierzeit/Datensatz von t = 94 sec deutlich weniger Zeit als die Probanden der manuellen Segmentierung mit einer mittleren Segmentierzeit/Datensatz von t = 219,5 sec. Anhand einer Korrelationsanalyse konnte festgestellt werden, dass bei der manuellen Segmentierung die Höhe der Abweichung (in mm) nicht mit der Segmentierzeit (in sec) korrelierte. Für den semi-automatischen Ansatz ergab sich auch lediglich für den zweiten Durchlauf eine Korrelation zwischen Höhe der Abweichung (in mm) und der Segmentierzeit (in sec) auf Signifikanzniveau (p < 0,01): Je mehr Zeit der Proband für seine Segmentierung in Anspruch nahm, desto höher fiel die Abweichung vom Referenzverlauf aus. Die Abfrage des subjektiven Segmentierungsvertrauens zeigte deutlich, dass sich die Probanden in ihrer Festlegung des Fazialisverlaufes sicher waren. Des Weiteren traten keine Unterschiede des Segmentierungsvertrauens zwischen den verschiedenen Durchläufen auf. Im Ergebnis zeigen die manuelle und die semi-automatische Segmentierung keine signifikanten Genauigkeitsunterschiede im Vergleich zur Referenz und können genutzt werden, um vor Eingriffen am Felsenbein eine sichere Identifikation des Nervus facialis zu liefern.

Contribution à la reconstruction 3D des membres inférieurs reconstruits à partir des radios biplanes pour l'application à la planification et au suivi des chirurgies

Pour comprendre et diagnostiquer les pathologies qui affectent l organisation spatialede notre squelette, il est essentiel d aborder ces problématiques en 3D. Le CT-Scan et l IRMsont des modalités d imagerie couramment utilisées en milieu clinique pour étudier en 3D notresystème musculosquelettique. La plupart de ces systèmes d imagerie proposent une acquisitioncouchée sur laquelle les effets gravitaires ne sont pas pris en compte. Le CT-Scan est unemodalité particulièrement irradiante et l IRM est plus spécifiquement dédiée à l étude des tissusmous. Le système EOS permet de reconstruire en 3D les os à partir d une paire deradiographies biplanes à faible dose d irradiation. En plus, le système EOS propose uneacquisition en position debout, prenant en compte les effets gravitaires. Cette thèse contribue àl amélioration des méthodes de reconstruction 3D des membres inférieurs à partir des radiosbiplanes. Dans le cadre de thèse on a proposé et évalué : 1) Une méthode de reconstruction3D des membres inférieurs s appuyant sur des modèles paramétrés et des inférencesstatistiques. 2) Une méthode d auto-amélioration de la reconstruction 3D des membresinférieurs en utilisant du traitement d images local et le recalcul d inférences statistiques. 3)Enfin, des méthodes utilisant des critères de similarité d images et des critères morphologiquespour détecter de manière automatique le côté médial et latéral du fémur et du tibia. Le but estd éviter l inversion par l opérateur de condyles fémoraux et plateaux tibiaux, affectant la valeurdes paramètres cliniques, surtout les torsions. La méthode de reconstruction proposée dans lecadre de cette thèse est intégrée dans le logiciel sterEOS® et utilisée dans une soixantained hôpitaux au monde. Les méthodes développées dans le cadre de cette thèse ont permis deprogresser vers la reconstruction semi-automatisée, précise et robuste du membre inférieurFor a better understanding and diagnosis of the pathologies affecting the spatialorganization of our skeleton it is necessary to address them in 3D. CT-Scan and MRI areimaging modalities commonly used to study the musculoskeletal system in 3D. Moreover,patients are recorded in reclining position thus gravity effect can t be taken into account.Furthermore, CT-Scan exposes patient to high radiation doses and MRI is used mostly tocharacterize soft tissues. With the EOS system, from a pair of low dose biplanar radiographs wecan reconstruct bones in 3D, and the radiographs are recorded in standing position thus gravityeffects are considered. This thesis contributes to the improvement of the 3D reconstructionmethods of lower limbs from biplanar radiographs. In this thesis we have proposed andevaluated: 1) A 3D reconstruction method of the lower limbs based on parametric models andstatistical inferences. 2) A method for the auto-improvement of the 3D reconstruction of thelower limbs. This method combines image processing and the recalculation of the statisticalinferences. 3) Finally, methods based on similarity measures and shape criteria were used todetect automatically the medial and lateral side of the femur and tibia. The aim of thesemethods is to avoid the inversion of the femoral and tibial condyles in biplanar radiographs.These inversions have an impact in the calculation of clinical measurements, particularly thetorsional ones. The reconstruction method proposed in this thesis is already integrated withinthe sterEOS® software, available in 60 hospitals around the world. The methods developed inthis thesis have led us to a semi-automatic, accurate and robust reconstruction of lower limbs.PARIS-Arts et Métiers (751132303) / SudocSudocFranceF