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

Mouse Aortic Ring Assay: A New Approach of the Molecular Genetics of Angiogenesis

Angiogenesis, a key step in many physiological and pathological processes, involves proteolysis of the extracellular matrix. To study the role of two enzymatic families, serine-proteases and matrix metalloproteases in angiogenesis, we have adapted to the mouse, the aortic ring assay initially developed in the rat. The use of deficient mice allowed us to demonstrate that PAI-1 is essential for angiogenesis while the absence of an MMP, MMP-11, did not affect vessel sprouting. We report here that this model is attractive to elucidate the cellular and molecular mechanisms of angiogenesis, to identify, characterise or screen "pro- or anti-angiogenic agents that could be used for the treatment of angiogenesis-dependent diseases. Approaches include using recombinant proteins, synthetic molecules and adenovirus-mediated gene transfer

Effects of eight neuropsychiatric copy number variants on human brain structure

Many copy number variants (CNVs) confer risk for the same range of neurodevelopmental symptoms and psychiatric conditions including autism and schizophrenia. Yet, to date neuroimaging studies have typically been carried out one mutation at a time, showing that CNVs have large effects on brain anatomy. Here, we aimed to characterize and quantify the distinct brain morphometry effects and latent dimensions across 8 neuropsychiatric CNVs. We analyzed T1-weighted MRI data from clinically and non-clinically ascertained CNV carriers (deletion/duplication) at the 1q21.1 (n = 39/28), 16p11.2 (n = 87/78), 22q11.2 (n = 75/30), and 15q11.2 (n = 72/76) loci as well as 1296 non-carriers (controls). Case-control contrasts of all examined genomic loci demonstrated effects on brain anatomy, with deletions and duplications showing mirror effects at the global and regional levels. Although CNVs mainly showed distinct brain patterns, principal component analysis (PCA) loaded subsets of CNVs on two latent brain dimensions, which explained 32 and 29% of the variance of the 8 Cohen’s d maps. The cingulate gyrus, insula, supplementary motor cortex, and cerebellum were identified by PCA and multi-view pattern learning as top regions contributing to latent dimension shared across subsets of CNVs. The large proportion of distinct CNV effects on brain morphology may explain the small neuroimaging effect sizes reported in polygenic psychiatric conditions. Nevertheless, latent gene brain morphology dimensions will help subgroup the rapidly expanding landscape of neuropsychiatric variants and dissect the heterogeneity of idiopathic conditions

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

X-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 contextLa 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 chirurgica

Design of a cooperative protocol to reference anatomical bone structures during orthopedic procedures via ultrasound imaging

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 contex

Archéo-OBIA un concept d’analyse quantitative d’images numériques appliqué aux bifaces du gisement de Gouzeaucourt (Nord, France).

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Le nouveau concept d’analyse quantitative d’images numériques appliqué aux bifaces du gisement de Gouzeaucourt (Nord, France)

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Arché-OBIA : un concept d’analyse quantitative d’images numériques appliqué aux bifaces du gisement de Gouzeaucourt (Nord)

International audienceArcheo-BIA promotes the application of OBIA methodology and tools to the quantitative image analysis of archaeological artifacts. The OBIA field of expertise aims at improving the classical methodology and demonstrate their potential to calculate advanced morphological and contextual feature datasets including extent shape and other custom indices

Archéo-OBIA un concept d’analyse quantitative d’images numériques appliqué aux bifaces du gisement de Gouzeaucourt (Nord, France).

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