Recalage non rigide et segmentation automatique d'images de perfusion du foie

Contexte médicale -- Revue de littérature -- Recalage avec contrainte d'incompressibilité -- Segmentation basée sur le recalage de grandes déformations -- Cadre de travail unifié et efficace -- Discussion générale

Apport de l'assistance par ordinateur lors de la pose d'endoprothèse aortique

The development of endovascular aortic procedures is growing. These mini-invasive techniques allow a reduction of surgical trauma, usually important in conventional open surgery. The technical limitations of endovascular repair are pushed to special aortic localizations which were in the past decade indication for open repair. Success and efficiency of such procedures are based on the development and the implementation of decision-making tools. This work aims to improve endovascular procedures thanks to a better utilization of pre and intraoperative imaging. This approach is in the line with the framework of computer-assisted surgery whose concepts are applied to vascular surgery. The optimization of endograft deployment is considered in three steps. The first part is dedicated to preoperative imaging analysis and shows the limits of the current sizing tools. The accuracy of a new measurement criterion is assessed (outer curvature length). The second part deals with intraoperative imaging and shows the contribution of augmented reality in endovascular aortic repair. In the last part, image guided surgery on soft tissues is addressed, especially the arterial deformations occurring during endovascular procedures which disprove rigid registration in fusion imaging. The use of finite element simulation to deal with this issue is presented. We report an original approach based on a predictive model of deformations using finite element simulation with geometrical and anatomo-mechanical patient specific parameters extracted from the preoperative CT-scan.Les techniques endovasculaires, particulièrement pour l’aorte, sont en plein essor en chirurgie vasculaire. Ces techniques mini-invasives permettent de diminuer l’agression chirurgicale habituellement importante lors de la chirurgie conventionnelle. Les limites techniques sont repoussées à certaines localisations de l’aorte qui étaient il y a encore peu de temps inaccessibles aux endoprothèses. Le succès et l’efficience de ces interventions reposent en partie sur l'élaboration et la mise en œuvre de nouveaux outils d'aide à la décision. Ce travail entend contribuer à l’amélioration des procédures interventionnelles aortiques grâce à une meilleure exploitation de l’imagerie pré et peropératoire. Cette démarche s’inscrit dans le cadre plus général des Gestes Médico-Chirurgicaux Assistés par Ordinateur, dont les concepts sont revisités pour les transposer au domaine de la chirurgie endovasculaire. Trois axes sont développés afin de sécuriser et optimiser la pose d'endoprothèse. Le premier est focalisé sur l’analyse préopératoire du scanner (sizing) et montre les limites des outils de mesure actuels et évalue la précision d’un nouveau critère de mesure des longueurs de l’aorte (courbure externe). Le deuxième axe se positionne sur le versant peropératoire et montre la contribution de la réalité augmentée dans la pose d’une endoprothèse aortique. Le troisième axe s’intéresse au problème plus général des interventions sur les tissus mous et particulièrement aux déformations artérielles qui surviennent au cours des procédures interventionnelles qui mettent en défaut le recalage rigide lors de la fusion d’images. Nous présentons une approche originale basée sur un modèle numérique de prédiction des déformations qui utilise la simulation par éléments finis en y intégrant des paramètres géométriques et anatomo-mécaniques spécifique-patient extraits du scanner préopératoire

Prise en compte des dépendances entre données thématiques utilisateur et données topographiques lors d’un changement de niveau de détail

With the large availability of reference topographic data, creating geographic data is not exclusive to experts of geographic information any more. More and more users rely on reference data to create their own data, hereafter called thematic data. Reference data then play the role of support for thematic data. Thematic data make sense by themselves, but even more by their relations with topographic data. Not taking into account the relations between thematic and topographic data during processes that modify the former or the latter may cause inconsistencies, especially for processes that are related to changing the level of detail. The objective of this thesis is to define a methodology to preserve the consistency between thematic and topographic when the level of detail is modified. This thesis focuses on the adaptation of thematic data after a modification of topographic data: we call this process thematic data migration. We first propose a model for the migration of punctual thematic data hosted by a network. This model is composed of: (1) a model to describe the referencing of thematic data on topographic data using spatial relations (2) a method to re-locate thematic data based on these relations. The approach consists in identifying the expected final relations according to the initial relations and the modifications of topographic data between the initial and the final state. The thematic data are then re-located using a multi-criteria method in order to satisfy, as much as possible, the expected relations. An implementation is presented on toy problems and on a real use case provided by a French public authority in charge of road network management. The extension of the proposed model to take into account the relations for other applications than thematic data migration is also discussedAvec l'importante disponibilité de données topographiques de référence, la création des données géographiques n'est plus réservée aux professionnels de l'information géographique. De plus en plus d'utilisateurs saisissent leurs propres données, que nous appelons données thématiques, en s'appuyant sur ces données de référence qui jouent alors le rôle de données support. Les données thématiques ainsi saisies font sens en tant que telles, mais surtout de par leurs relations avec les données topographiques. La non prise en compte des relations entre données thématiques et topographiques lors de traitements modifiant les unes ou les autres peut engendrer des incohérences, notamment pour les traitements liés au changement de niveau de détail. L'objectif de la thèse est de définir une méthodologie pour préserver la cohérence entre les données thématiques et topographiques lors d'un changement de niveau de détail. Nous nous concentrons sur l'adaptation des données thématiques suite à une modification des données topographiques, processus que nous appelons migration des données thématiques. Nous proposons d'abord un modèle pour la migration de données thématiques ponctuelles sur réseau composé de : (1) un modèle pour décrire le référencement des données thématiques sur les données topographiques par des relations spatiales (2) une méthode de relocalisation basée sur ces relations. L'approche consiste à identifier les relations finales attendues en fonction des relations initiales et des changements sur les données topographiques entre les états initial et final. La relocalisation est alors effectuée grâce à une méthode multicritère de manière à respecter au mieux les relations attendues. Une mise en œuvre est présentée sur des cas d'étude jouets et sur un cas réel fourni par un service de l'Etat gestionnaire de réseau routier. Nous discutons enfin l'extension du modèle proposé pour traiter la prise en compte des relations pour d'autres applications que la migration de données thématique

Vision dynamique pour la navigation d'un robot mobile

Les travaux présentés dans cette thèse concernent l’étude des fonctionnalités visuelles sur des scènes dynamiques et ses applications à la robotique mobile. Ces fonctionnalités visuelles traitent plus précisément du suivi visuel d’objets dans des séquences d’images. Quatre méthodes de suivi visuel ont été étudiées, dont trois ont été développées spécifiquement dans le cadre de cette thèse. Ces méthodes sont : (1) le suivi de contours par un snake, avec deux variantes permettant son application à des séquences d’images couleur ou la prise en compte de contraintes sur la forme de l’objet suivi, (2) le suivi de régions par différences de motifs, (3) le suivi de contours par corrélation 1D, et enfin (4) la méthode de suivi d’un ensemble de points, fondée sur la distance de Hausdorff, développée lors d’une thèse précédente. Ces méthodes ont été analysées pour différentes tâches relatives à la navigation d’un robot mobile; une comparaison dans différents contextes a été effectuée, donnant lieu à une caractérisation des cibles et des conditions pour lesquelles chaque méthode donne de bons résultats. Les résultats de cette analyse sont pris en compte dans un module de planification perceptuelle, qui détermine quels objets (amers plans) le robot doit suivre pour se guider le long d’une trajectoire. Afin de contrôler l’exécution d’un tel plan perceptuel, plusieurs protocoles de collaboration ou d’enchaînement entre méthodes de suivi visuel ont été proposés. Finalement, ces méthodes, ainsi qu’un module de contrôle d’une caméra active (site, azimut, zoom), ont été intégrées sur un robot. Trois expérimentations ont été effectuées: a) le suivi de route en milieu extérieur, b) le suivi de primitives pour la navigation visuelle en milieu intérieur, et c) le suivi d’amers plans pour la navigation fondée sur la localisation explicite du robot. ABSTRACT : The work presented on this thesis concerns the study of visual functionalities over dynamic scenes and their applications to mobile robotics. These visual functionalities consist on visual tracking of objects on image sequences. Four methods of visual tracking has been studied, from which tree of them has been developed specifically for the context of this thesis. These methods are: (1) snakes contours tracking, with two variants, the former, to be able to applying it to a sequence of color images and the latter to consider form constraints of the followed object, (2) the tracking of regions by templates differences, (3) contour tracking by 1D correlation, and (4) the tracking method of a set of points, based on Hausdorff distance, developed on a previous thesis. These methods have been analyzed for different tasks, relatives to mobile robot’s navigation. A comparison for different contexts has been done, given to a characterization of objects and conditions for which each method gives the best results. Results from this analysis has been take into account on a perceptual planification module, that determines which objects (plane landmarks) must be tracked by the robot, to drive it over a trajectory. In order to control the execution of perceptual plan, a lot of collaboration or chaining protocols have been proposed between methods. Finally, these methods and a control module of an active camera (pan, tilt, zoom), has been integrated on a robot. Three experiments have been done: a) road tracking over natural environments, b) primitives tracking for visual navigation over human environments and c) landmark tracking for navigation based on explicit localization of robo

Apprentissage et Contrôle dans les Architectures Neuronales

The brain, beyond its primary sensori-motor and regulation functions, is an outstanding adaptive system, capable of developping novel responses in novel situations. The principles of machine learning, a fast-developping domain, are at stake for a better understanding of the learning processes in the brain. Computational models of learning have provided several success stories, from which the "layered neural networks" are the most famous ones. This HDR dissertation presents different kinds neural networks models, displaying a more strict obedience to the biological constraints, in particular regarding the recurrent aspect of the neuronal interaction graph, the discreteness of the signals emitted by the neurons and the local aspect of the plasticity rules that govern the synaptic changes. We show in particular how recurrent neural networks organize their sensory input in different regions, how the the synaptic plasticity drives the network toward a more "simple" collective activity, allowing a better separation and prediction of the sensory stimuli, and how motor learning can rely on matching motor primitives with sensory data to organize the physical environment. Several projects are proposed, aiming at expanding some of those ideas into large-scale brain activity models, or also for the design of brain-computer interfaces.Au delà de ses fonctions primaires régulatrices et sensori-motrices, le cerveau est un formidable système adaptatif capable de développer des réponses nouvelles dans des contextes nouveaux. Les principes de l'apprentissage automatique ("machine learning"), en plein développement à l'heure actuelle, peuvent être utiles à la compréhension des processus d'apprentissage dans le cerveau. On parle de modèles computationnels de l'apprentissage, dont les "réseaux de neurones artificiels à couches" sont la réalisation la plus connue. Ce mémoire d'HDR présente des modèles de réseaux de neurones obéissant plus strictement aux contraintes biologiques, en particulier concernant le caractère récurrent du graphe d'interaction neuronale, le caractère discret des signaux émis par les neurones et le caractère local des règles de plasticité qui régissent les changements synaptiques. Nous montrons en particulier comment les réseaux de neurones récurrents organisent leurs données d'entrée en régions distinctes, comment la plasticité synaptique conduit les réseau de neurones vers des activités d'ensemble plus simples, permettant de mieux différencier et prédire les stimuli sensoriels, et comment l'apprentissage moteur peut se fonder sur l'appariement entre primitives motrices et données sensorielles pour organiser l'environnement physique. Différents projets sont proposés, visant à développer ces idées sur des modèles de l'activité du cerveau à large échelle, ou encore dans le cadre des interfaces cerveau-machine

Vision artificielle pour les non-voyants : une approche bio-inspirée pour la reconnaissance de formes

More than 315 million people worldwide suffer from visual impairments, with several studies suggesting that this number will double by 2030 due to the ageing of the population. To compensate for the loss of sight the current approaches consist of either specific aids designed to answer particular needs or generic systems such as neuroprostheses and sensory substitution devices. These holistic approaches, which try to restore vision as a whole, have been shown to be very inefficient in real life situations given the low resolution of output interfaces. To overcome these obstacles we propose the use of artificial vision in order to pre-process visual scenes and provide the user with relevant information. We have validated this approach through the development of a novel assistive device for the blind called Navig. Through shape recognition and spatialized sounds synthesis, this system allows users to locate and grab objects of interest. It also features navigational aids based on a new positioning method combining GPS, inertial sensors and the visual detection of geolocalized landmarks. To enhance the performance of the visual module we further developed, as part of this thesis, a bio-inspired pattern recognition algorithm which uses latency-based coding of visual information, oriented edge representations and a cascaded architecture combining detection at different resolutions.La déficience visuelle touche aujourd’hui plus de 315 millions de personnes à travers le monde, un chiffre qui pourrait doubler d’ici à 2030 du fait du vieillissement de la population. Les deux grandes approches existantes pour compenser la perte de vision sont les aides spécifiques, répondant à un besoin identifié, et les systèmes génériques tels que les neuroprothèses ou les systèmes de substitution sensorielle. Ces approches holistiques, tentant de restituer l’ensemble de l’information visuelle, s’avèrent inadaptées de par la trop faible résolution des interfaces de sortie, rendant ces systèmes inutilisables dans la vie quotidienne. Face à ce constat, nous proposons dans cette thèse une démarche alternative, consistant à intégrer des méthodes de vision artificielle, afin de prétraiter la scène visuelle, et de ne restituer au non-voyant que les informations extraites pertinentes. Pour valider cette approche, nous présenterons le développement d’un système de suppléance baptisé Navig. Grâce à la reconnaissance de formes et à la synthèse de sons spatialisés, il permet à l’utilisateur de localiser des objets d’intérêt. Il offre également des fonctions de navigation, basées sur une nouvelle méthode de positionnement combinant GPS, données inertielles, et détections de cibles visuelles géolocalisées. Afin d’améliorer les performances du module de vision artificielle, nous proposerons également dans cette thèse un nouvel algorithme de reconnaissance de formes bio-inspiré, reposant sur un codage de l’information visuelle par latence, sur des représentations sous forme d’arêtes orientées, et sur une architecture en cascade combinant des détections à différentes résolutions

Caractérisation des tumeurs et de leur évolution en TEP/TDM au F-FDG pour le suivi thérapeutique

La Tomographie par Emission de Positons (TEP) au Fluoro-déoxyglucose marqué au Fluor 18 ( F-FDG), analogue du glucose, permet d'obtenir une image de la consommation de glucose dans l'organisme. La plupart des foyers tumoraux présentant une consommation excessive de glucose, son utilisation en oncologie permet d'améliorer la prise en charge des patients en diminuant le temps nécessaire pour évaluer l'efficacité des traitements tels que la chimiothérapie et la radiothérapie. Mon projet de recherche visait à proposer et améliorer des méthodes de quantification en TEP au F-FDG afin de caractériser au mieux l'évolution métabolique des volumes tumoraux.De nombreux facteurs biaisent la quantification en TEP. Parmi eux, l'Effet de Volume Partiel (EVP) reste difficile à corriger, notamment à cause de la faible résolution spatiale des images TEP. Afin de déterminer l'impact de la correction de l EVP sur l évaluation des réponses des tumeurs, une étude sur données simulées par Monte Carlo a tout d abord été effectuée. Cette étude a été complétée par l analyse de données TEP/TDM (Tomodensitométrie) acquises chez 40 patients atteints de cancers colorectaux métastatiques (CCM), traités par chimiothérapie à l'Institut Jules Bordet (Bruxelles). L analyse de 101 tumeurs a montré que les critères tels que le SUV, n incluant pas de correction de l'EVP, et qui reflètent alors le volume tumoral et son activité, prédisaient mieux l évolution tumorale que les critères corrigés de l EVP. Compte tenus des résultats prometteurs récents de méthodes de caractérisation de l hétérogénéité de la fixation du FDG dans les tumeurs, un second volet de notre travail a consisté à étudier l intérêt de la prise en compte de la texture dans le cadre du suivi thérapeutique. L application de l analyse de texture aux cas de CCM étudiés précédemment n a pas permis de démontrer une valeur ajoutée des indices de texture par rapport aux index quantitatifs couramment employés en clinique. Nous avons montré que cette conclusion s expliquait en partie par la non-robustesse des indices de texture vis-à-vis des paramètres impliqués dans leur mesure. Nous avons enfin cherché à évaluer une méthode d Analyse Factorielle de Séquences d Images Médicales (AFSIM), appliquée au contexte du suivi thérapeutique, pour caractériser l évolution tumorale tout au long du traitement. Cette étude a porté sur 9 séries de 4 à 6 examens TEP/TDM de patients traités par radiothérapie au Centre Hospitalier Universitaire Henri Becquerel de Rouen. Outre l information visuelle globale apportée par cette méthode, l analyse quantitative des résultats obtenus a permis de caractériser l hétérogénéité de la réponse vue par l AFSIM. L échec des index classiques, provenant entre autres de leur incapacité à distinguer les processus inflammatoires de l activité métabolique tumorale, a permis de monter la valeur ajoutée de l AFSIM par rapport aux index tels que le SUV maximal ou moyen.Positron Emission Tomography (PET) using F-FluoroDeoxyGlucose ( F-FDG), a radiolabelled analogue of the glucose, is used to get an image of the glucose consumption in the body. As most tumor masses show a high glucose consumption, PET is widely used in oncology for diagnosis and patient monitoring. In the context of patient monitoring, the motivation is to decrease the time interval needed to assess treatment (radiotherapy or chemotherapy efficieny) compared to therapeutic follow-up based only on anatomic imaging only (Computed Tomography or Magnetic Resonance Imaging). My research project aimed at proposing and improving quantitative methods in FDG-PET to better characterize tumor evolution.In PET, many factors affect the accuracy of parameters estimated from the images. Among them, Partial Volume Effect (PVE) remains difficult to correct, mainly due to the low spatial resolution of PET images. To determine the impact of PVE on treatment response evaluation, a preliminary study was performed using Monte Carlo simulated PET scans. An additional study was conducted based on the analysis of the PET/CT (Computed Tomography) data of 40 Metastatic Colorectal Cancer (MCC) patients treated with chemotherapy at the Jules Bordet Institute (Brussels, Belgium). The analysis of the 101 tumors showed that criteria such as the Standardized Uptake Value (SUV), which does not include PVE correction, were better predictors of tumors evolutions than PVE corrected criteria. This is because without PVE correction, SUV includes information on both metabolic volume and metabolic activity, which are two relevant pieces of information to characterize the tumor. A second part of our work was to study the potential of tumor texture analysis in patient monitoring, following promising results reported in the literature. Texture analysis was applied to the MMC patients data previously mentioned but did allow to a better segregation of tumors responses as compared to indices currently used in the clinics. We found that this was partly due to the lack of robustness of the textures indices.Finally, we evaluated a Factor Analysis in Medical Images Series (FAMIS) method to characterize tumor evolution during treatment. This study focused on 9 series of 4 to 6 PET/CT scans acquired all along the radiotherapy/radio-chemotherapy of patients treated at the Centre Hospitalier Universitaire Henri Becquerel (Rouen, France). In addition to the rich visual information brought by this method, a quantitative analysis of the results made it possible to characterize response heterogeneity as seen using FAMIS. In particular, FAMIS clearly demonstrated the occurrence of inflammatory processes. In addition, due to the low metabolic activity of the tumors at the end of the treatment, many conventional indices could not describe the tumor changes, while FAMIS gave a full assessment of the tumor change over time.PARIS11-SCD-Bib. électronique (914719901) / SudocSudocFranceF

L'AIS : une donnée pour l'analyse des activités en mer

4 pages, session "Mer et littoral"International audienceCette contribution présente des éléments méthodologiques pour la description des activités humaines en mer dans une perspective d'aide à la gestion. Différentes procédures, combinant l'exploitation de bases de données spatio-temporelles issue de données AIS archivées à des analyses spatiales au sein d'un SIG, sont testées afin de caractériser le transport maritime en Mer d'Iroise (Bretagne, France) sur les plans spatiaux, temporels et quantitatifs au cours d'une année