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    Medical image segmentation and analysis using statistical shape modelling and inter-landmark relationships

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    The study of anatomical morphology is of great importance to medical imaging, with applications varying from clinical diagnosis to computer-aided surgery. To this end, automated tools are required for accurate extraction of the anatomical boundaries from the image data and detailed interpretation of morphological information. This thesis introduces a novel approach to shape-based analysis of medical images based on Inter- Landmark Descriptors (ILDs). Unlike point coordinates that describe absolute position, these shape variables represent relative configuration of landmarks in the shape. The proposed work is motivated by the inherent difficulties of methods based on landmark coordinates in challenging applications. Through explicit invariance to pose parameters and decomposition of the global shape constraints, this work permits anatomical shape analysis that is resistant to image inhomogeneities and geometrical inconsistencies. Several algorithms are presented to tackle specific image segmentation and analysis problems, including automatic initialisation, optimal feature point search, outlier handling and dynamic abnormality localisation. Detailed validation results are provided based on various cardiovascular magnetic resonance datasets, showing increased robustness and accuracy.Open acces

    Planification de l’ablation radiofréquence des arythmies cardiaques en combinant modélisation et apprentissage automatique

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    Cardiac arrhythmias are heart rhythm disruptions which can lead to sudden cardiac death. They require a deeper understanding for appropriate treatment planning. In this thesis, we integrate personalized structural and functional data into a 3D tetrahedral mesh of the biventricular myocardium. Next, the Mitchell-Schaeffer (MS) simplified biophysical model is used to study the spatial heterogeneity of electrophysiological (EP) tissue properties and their role in arrhythmogenesis. Radiofrequency ablation (RFA) with the elimination of local abnormal ventricular activities (LAVA) has recently arisen as a potentially curative treatment for ventricular tachycardia but the EP studies required to locate LAVA are lengthy and invasive. LAVA are commonly found within the heterogeneous scar, which can be imaged non-invasively with 3D delayed enhanced magnetic resonance imaging (DE-MRI). We evaluate the use of advanced image features in a random forest machine learning framework to identify areas of LAVA-inducing tissue. Furthermore, we detail the dataset’s inherent error sources and their formal integration in the training process. Finally, we construct MRI-based structural patient-specific heart models and couple them with the MS model. We model a recording catheter using a dipole approach and generate distinct normal and LAVA-like electrograms at locations where they have been found in clinics. This enriches our predictions of the locations of LAVA-inducing tissue obtained through image-based learning. Confidence maps can be generated and analyzed prior to RFA to guide the intervention. These contributions have led to promising results and proofs of concepts.Les arythmies sont des perturbations du rythme cardiaque qui peuvent entrainer la mort subite et requièrent une meilleure compréhension pour planifier leur traitement. Dans cette thèse, nous intégrons des données structurelles et fonctionnelles à un maillage 3D tétraédrique biventriculaire. Le modèle biophysique simplifié de Mitchell-Schaeffer (MS) est utilisé pour étudier l’hétérogénéité des propriétés électrophysiologiques (EP) du tissu et leur rôle sur l’arythmogénèse. L’ablation par radiofréquence (ARF) en éliminant les activités ventriculaires anormales locales (LAVA) est un traitement potentiellement curatif pour la tachycardie ventriculaire, mais les études EP requises pour localiser les LAVA sont longues et invasives. Les LAVA se trouvent autour de cicatrices hétérogènes qui peuvent être imagées de façon non-invasive par IRM à rehaussement tardif. Nous utilisons des caractéristiques d’image dans un contexte d’apprentissage automatique avec des forêts aléatoires pour identifier des aires de tissu qui induisent des LAVA. Nous détaillons les sources d’erreur inhérentes aux données et leur intégration dans le processus d’apprentissage. Finalement, nous couplons le modèle MS avec des géométries du coeur spécifiques aux patients et nous modélisons le cathéter avec une approche par un dipôle pour générer des électrogrammes normaux et des LAVA aux endroits où ils ont été localisés en clinique. Cela améliore la prédiction de localisation du tissu induisant des LAVA obtenue par apprentissage sur l’image. Des cartes de confiance sont générées et peuvent être utilisées avant une ARF pour guider l’intervention. Les contributions de cette thèse ont conduit à des résultats et des preuves de concepts prometteurs
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