PDE Based Approach for Segmentation of Oriented Patterns

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Détection robuste et automatique des contours myocardiques sur des séquences IRM cardiaques marquées

L'évaluation non invasive de la fonction cardiaque présente un intérêt majeur pour le diagnostic et le suivi de pathologies cardio-vasculaires. L'IRM cardiaque marquée (ou taggée) permet de mesurer des paramètres anatomiques et fonctionnels du myocarde. Ce protocole fait apparaître de manière non invasive une grille sur la zone ventriculaire gauche se déformant avec le myocarde. Le suivi de cette grille permet ainsi d'estimer le déplacement intra-myocardique. L'objectif de notre étude est d'automatiser la détection et le suivi des contours endocardique et épicardique du ventricule gauche afin d'optimiser l'étude quantitative 2D+T de la contraction pariétale. La méthode que nous avons développée est fondée sur l'utilisation de l'analyse de texture associée à un modèle de contour actif. En effet, l'analyse de texture permet de générer de meilleures cartes de potentiels que les méthodes classiques (telles que le calcul du gradient par exemple) inefficaces compte-tenu de la faible qualité des images. Cette approche permet l'obtention de résultats satisfaisants à la fois en terme de précision et de reproductibilité

Processing and quantitative analysis of tagged cardiac MRI sequences

The noninvasive evaluation of the cardiac function presents a great interest for the diagnosis of cardiovascular diseases. Cardiac tagged MRI allows the measurement of anatomical and functional myocardial parameters. This protocol generates a dark grid which is deformed with the myocardium. As a consequence, the tracking of the grid allows the displacement estimation in the myocardium. The work described in this paper aims to automate the myocardial contours detection and the following of the grids of tags on Short-Axis time sequences, in order to firstly optimize the 2D+T study of the parietal contractions and secondly make possible its clinical use. The method we have developed for endocardial and epicardial contours detection is based on the use of texture analysis and active contours models. Texture analysis allows us to define energy maps more efficient than those usually used in active contours methods where attractor is often based on gradient and which were useless in our case of study. The follow-up of the grid of tags that we have implemented is based on a grid of active contours (B-snakes) which part of the energy is issued from a particular selective diffusion process which leading equation is based on the recent work of [8]. The results obtained with our method is fully automatic and correct on Short-Axis sequences, when previous works on cardiac tagged MR images analysis always used manual contours detection.L'évaluation non invasive de la fonction cardiaque présente un intérêt majeur pour le diagnostic et le suivi de pathologies cardio-vasculaires. L'IRM cardiaque marquée permet de mesurer des paramètres anatomiques et fonctionnels du myocarde. Ce protocole fait apparaître sur les images des séquences temporelles cardiaques Petit-Axe (PA) une grille se déformant avec le myocarde. Le suivi de cette grille permet ainsi d'estimer le déplacement intramyocardique. L'objectif de notre étude est de rendre robuste le suivi automatique de la grille de tags sur les séquences PA afin de mener une analyse quantitative 2D+T de la fonction contractile du Ventricule Gauche (VG). La méthode que nous avons développée dans ce but, utilise un modèle de contour actif sous forme de grille dont l'énergie image se construit grâce à une diffusion sélective permettant la sauvegarde de l'information de tag au détriment du reste sur chacune des images PA extraites des séquences IRM cardiaques marquées. Cette approche, couplée à une détection automatique des contours du VG sur ces mêmes images, permet l'obtention de résultats quantitatifs (paramètres cliniques) satisfaisants à la fois en terme de précision, de robustesse, de reproductibilité et de rapidité

Restauration d'images par diffusion sélective

La restauration anisotrope d'images par utilisation d'Équations aux Dérivées Partielles (EDP) a suscité et suscite toujours un intérêt important de par la possibilité qu'elle offre de lisser une image tout en préservant ses discontinuités. Les applications pratiques de ces méthodes de restauration sont nombreuses et touchent divers domaines (photographie, médical, etc.). Dans cet article, nous proposons une approche variationnelle pour la restauration d'images se fondant sur une fonctionnelle énergétique différente de celle rencontrée dans la littérature. L'EDP résultante se caractérise alors par la possible intégration dans le processus de diffusion d'information a priori sur des structures particulières de l'image que l'on désire restaurer. Nous présentons tout d'abord des résultats obtenus sur des images ad hoc, puis nous montrons la possible extension de ce processus de diffusion sélective à une application concrète : la restauration de séquences IRM cardiaques marquées

Détection et suivi des déformations intra-myocardiques en IRM cardiaque marquée

L'évaluation non invasive de la fonction cardiaque présente un intérêt majeur pour le diagnostic et le suivi de pathologies cardiovasculaires. L'IRM cardiaque marquée (ou taggée) permet de mesurer des paramètres anatomiques et fonctionnels du myocarde. Ce protocole fait apparaître sur les images des séquences temporelles cardiaques Petit-Axe (PA) et Grand-Axe (GA) une grille se déformant avec le myocarde. Le suivi de cette grille permet ainsi d'estimer le déplacement intra-myocardique. L'objectif de notre étude est de rendre robuste le suivi automatique de la grille de tags à la fois sur les séquences PA et aussi sur les séquences GA. La méthode que nous avons développée pour le suivi de la grille de tags utilise un modèle de contour actif dont l'énergie image se construit grâce à une diffusion anisotrope non linéaire paramétrée, optimisée par une détection locale des lignes de tags à l'échelle optimale. Cette approche permet l'obtention de résultats satisfaisants à la fois en terme de précision et de reproductibilité

Study of video quality assessment for telesurgery

elemedicine provides a transformative practice for access to and delivery of timely and high quality healthcare in resource-poor settings. In a typical scenario of telesurgery, surgical tasks are performed with one surgeon situated at the patient’s side and one expert surgeon from a remote site. In order to make telesurgery practice realistic and secure, reliable transmission of medical videos over large distances is essential. However, telesurgery videos that are communicated remotely in real time are vulnerable to distortions in signals due to data compression and transmission. Depending on the system and its applications, visual content received by the surgeons differs in perceived quality, which may incur implications for the performance of telesurgery tasks. To rigorously study the assessment of the quality of telesurgery videos, we performed both qualitative and quantitative research, consisting of semi-structured interviews and video quality scoring with human subjects. Statistical analyses are conducted and results show that compression artifacts and transmission errors significantly affect the perceived quality; and the effects tend to depend on the specific surgical procedure, visual content, frame rate, and the degree of distortion. The findings of the study are readily applicable to improving telesurgery systems

Algorithmes flous : Application à la quantification du tissu adipeux en IRM abdominale

Le syndrome métabolique, associé à l'obésité est une pathologie en forte progression dans nos sociétés occidentales. Un marqueur jouant un rôle prépondérant dans le diagnostic de cette pathologie est le tour de taille, dépendant de la graisse viscérale et sous-cutanée. Nous proposons dans cet article une méthode automatique et fiable de segmentation des graisses viscérale et sous-cutanée utilisant succéssivement un algorithme de classification floue suivi d'un algorithme de connectivité nous permettant de nous affranchir des problèmes d'inhomogénéités du tissu adipeux et du champs magnétique

Évaluation de méthodes de compression en IRM cardiaque

- Avec l'expansion des modalités d'imagerie médicale, comprimer des images digitales médicales peut faciliter leur transmission et leur archivage. Cet article évalue et compare deux méthodes de compression irréversible, JPEG et le codage par ondelettes, appliqués à des séquences multicoupes d'IRM cardiaque en diastole. Les méthodes sont évaluées qualitativement selon des critères d'interprétation clinique des images, par des radiologistes. La qualité des images reconstruites n'est alors pas jugée satisfaisante (pour une interprétation clinique correcte) pour des taux de compression supérieurs à 27:1 pour JPEG et 35:1 pour le codage par ondelettes. Ensuite, nous avons évalué l'effet de ces méthodes de compression irréversibles sur le calcul de paramètres cliniques tels que la masse du coeur et le volume ventriculaire diastolique, obtenus par une segmentation automatique des contours du ventricule gauche. Le codage par ondelettes permet d'accepter des taux de compression de l'ordre de 67:1, alors que JPEG sera limité à 43:1. En terme de qualité des images reconstruites, le codage par ondelettes apparaît supérieur au codage JPEG aussi bien à faibles qu'à forts taux de compression. Nous concluons, qu'en IRM cardiaque, se limiter aux taux de compression définis par l'évaluation psychovisuelle permet d'assurer la validité des paramètres cliniques calculés automatiquement

Compression irréversible par ondelettes en radiologie thoracique numérique : Evaluation qualitative sur des structures anatomiques et pathologiques

La compression d'images représente une alternative de faible coût à l'augmentation systématique de la capacité de stockage des systèmes d'archivage et des lignes de transmission (PACS). Afin d'étudier les effets de la compression irréversible par ondelettes (base de la norme JPEG2000) sur des radiographies thoraciques d'emblée numériques (Thoravision®), nous avons défini un protocole complet d'évaluation. Les taux de compression de 20:1, 40:1, 60:1 ont été évalués en double aveugle par 3 radiologues dans des conditions standardisées sur des structures anatomiques (suivant 11 critères portant sur les détails, les contours et les artéfacts sur une population de 30 sujets sains) et pathologiques (pneumothorax et syndromes interstitiels). Des courbes ROC ont été réalisées à partir de deux populations de 20 patients. Notre étude détermine un taux de compression acceptable à 20:1 pour les radiographies normales et 60:1 pour les images pathologiques. L'interprétation rigoureuse d'une radiographie thoracique nécessitant la conservation des structures anatomiques, le taux de 20:1 apparaît être la limite acceptable en pratique clinique. Notre protocole d'évaluation suggère par ailleurs qu'une évaluation qualitative d'une compression par ondelettes de radiographie thoracique peut être réalisée uniquement sur des critères anatomiques portant sur la vascularisation fine du poumon où la dégradation est prédominante

Compression of Biomedical Images and Signals

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