Modeling and hexahedral meshing of cerebral arterial networks from centerlines

Computational fluid dynamics (CFD) simulation provides valuable information on blood flow from the vascular geometry. However, it requires extracting precise models of arteries from low-resolution medical images, which remains challenging. Centerline-based representation is widely used to model large vascular networks with small vessels, as it encodes both the geometric and topological information and facilitates manual editing. In this work, we propose an automatic method to generate a structured hexahedral mesh suitable for CFD directly from centerlines. We addressed both the modeling and meshing tasks. We proposed a vessel model based on penalized splines to overcome the limitations inherent to the centerline representation, such as noise and sparsity. The bifurcations are reconstructed using a parametric model based on the anatomy that we extended to planar n-furcations. Finally, we developed a method to produce a volume mesh with structured, hexahedral, and flow-oriented cells from the proposed vascular network model. The proposed method offers better robustness to the common defects of centerlines and increases the mesh quality compared to state-of-the-art methods. As it relies on centerlines alone, it can be applied to edit the vascular model effortlessly to study the impact of vascular geometry and topology on hemodynamics. We demonstrate the efficiency of our method by entirely meshing a dataset of 60 cerebral vascular networks. 92% of the vessels and 83% of the bifurcations were meshed without defects needing manual intervention, despite the challenging aspect of the input data. The source code is released publicly

Imagerie par résonance magnétique du tenseur de diffusion (IRM-TD) en imagerie cardiaque humaine : traitements et premi`eres interprétations

The motivation of this thesis is the study of the spatial organization of cardiac muscle fibers from a series of three-dimensional images acquired by Diffusion Tensor MRI (DT-MRI). This organization is a fundamental property underlying the heart contractile function. However it is very difficult to obtain considering the difficulties inherent to cardiac and respiratory motion. Our goal is to develop new approaches that can cope with physiological motion and noise sensititvity, for the estimation, the analysis and the visualization of myocardial fibers. My work is composed of three main axis. The first compares, in the context of ex vivo clinical studies, the main regularization approaches that operate either on diffusion weighted images or on diffusion tensors. The differences are small enough to conclude that the quality of our DT-MRI data is sufficient to consider all regularization methods as equivalent. The second concerns a new tractography method especially designed for cardiac specificity. It is guided by a global cost functional which allows automatic estimation of cardiac fibers in one shot, without using any initialization points. The latest axis consists in distinguishing a cardiac fibre population into clusters. It is based on the comparison of two classification methods (geometrical and topological type) using three different fibre representation modes. Our results establish that classification may allow automatic identification of myocardial regions from DT-MRI images, which could greatly ease analysis and comparison of these images towards the design of patient-specific therapies.Cette thèse a pour cadre l'étude de l'organisation spatiale des fibres du muscle cardiaque à partir de séries d'images tridimensionnelles acquises par IRM du Tenseur de Diffusion (IRMTD). Cette organisation constitue une propriété fondamentale du coeur sous-tendant la fonction contractile. Néanmoins elle est très complexe à obtenir au vu des difficultés inhérentes au mouvements cardiaque et respiratoire. Notre objectif consiste à développer de nouvelles approches, basées sur la prise en compte du mouvement du coeur et de la sensibilité au bruit de l'acquisition, pour l'estimation, l'analyse et la visualisation des fibres du myocarde. Dans ce cadre, mes travaux se déclinent selon trois axes principaux. Le premier compare, dans le contexte d'études cliniques ex vivo, les principales approches de régularisation opérant soit sur les images pondérées en diffusion soit sur les champs de tenseurs de diffusion. Les différences sont suffisamment faibles pour conclure que la qualité de nos données IRMTD est suffisante pour considérer toutes les méthodes de régularisation comme équivalentes. Partant de ce constat, une méthode de régularisation simple et rapide apparaî satisfaisante. Le second concerne la mise en place d'une méthode de tractographie spécialement conçue pour la spécificité cardiaque. Celle-ci est guidée par une fonctionnelle de coût globale qui permet l'estimation automatique des fibres cardiaques en une seule fois pour l'ensemble des données, et ce sans l'utilisation de points d'initialisation. Le dernier axe consiste en la distinction d'une population de fibres cardiaques en sous-groupes. Celle-ci s'appuie sur la comparaison de méthodes de classification de type géométrique et de type topologique exploitant toutes trois modes différents de représentation des fibres. Les résultats établissent que la classification pourrait permettre l'identification automatique de régions spécialisées dans le myocarde, ce qui pourrait grandement faciliter l'analyse et la comparaison des données IRMTD cardiaques pour la conception de thérapies patient-spécifiques

Imagerie par résonance magnétique du tenseur de diffusion (IRM-TD) en imagerie cardiaque humaine : traitements et premières interprétations

Cette thèse a pour cadre l\u27étude de l\u27organisation spatiale des fibres du muscle cardiaque à partir de séries dimages tridimensionnelles acquises par IRM du Tenseur de Diffusion IRM TD. Cette organisation constitue une propriété fondamentale du cur sous-tendant la fonction contractile. Néanmoins elle est très complexe à obtenir au vu des difficultés inhérentes au mouvements cardiaque et respiratoire. Notre objectif consiste à développer de nouvelles approches, basées sur la prise en compte du mouvement du cur et de la sensibilité au bruit de l\u27acquisition, pour l\u27estimation, lanalyse et la visualisation des fibres du myocarde. Dans ce cadre, mes travaux se déclinent selon trois axes principaux. Le premier compare, dans le contexte d\u27études cliniques (ex vivo}, les principales approches de régularisation opérant soit sur les images pondérées en diffusion soit sur les champs de tenseurs de diffusion. Les différences sont suffisamment faibles pour conclure que la qualité de nos données IRM TD est suffisante pour considérer toutes les méthodes de régularisation comme équivalentes. Partant de ce constat, une méthode de régularisation simple et rapide apparaît satisfaisante. Le second concerne la mise en place d\u27une méthode de tractographie spécialement conçue pour la spécificité cardiaque. Celle-ci est guidée par une fonctionnelle de coût globale qui permet l\u27estimation automatique des fibres cardiaques en une seule fois pour l\u27ensemble des données, et ce sans l\u27utilisation de points d\u27initialisation. Le dernier axe consiste en la distinction d\u27une population de fibres cardiaques en sous-groupes. Celle-ci s\u27appuie sur la comparaison de méthodes de classification de type géométrique et de type topologique exploitant toutes trois modes différents de représentation des fibres. Les résultats établissent que la classification pourrait permettre l\u27identification automatique de régions spécialisées dans le myocarde, ce qui pourrait grandement faciliter l\u27analyse et la comparaison des données IRM TD cardiaques pour la conception de thérapies patient-spécifiques

Modules d’initiation au traitement numérique des images pour des élèves ingénieurs « informaticiens » : un retour d’expérience dans deux contextes différents

International audienc

How Accurate Are Smartphone Accelerometers to Identify Intermittent Claudication?

International audienc

Diffusion Tensor Imaging Tractography Detecting Isolated Oculomotor Nerve Damage After Traumatic Brain Injury

International audienceA 24-year-old woman was hit by a bus and suffered an isolated complete oculomotor nerve palsy. Computed tomography scan did not show a skull base fracture. T2*-weighted magnetic resonance imaging revealed petechial cerebral hemorrhages sparing the brainstem. T2 constructive interference in steady state suggested a partial sectioning of the left oculomotor nerve just before entering the superior orbital fissure. Diffusion tensor imaging fiber tractography confirmed a sharp arrest of the left oculomotor nerve. This recent imaging technique could be of interest to assess white fiber damage and help make a diagnosis or prognosis

Privacy Assessment of Federated Learning using Private Personalized Layers

International audienceFederated Learning (FL) is a collaborative scheme to train a learning model across multiple participants without sharing data. While FL is a clear step forward towards enforcing usersâĂŹ privacy, different inference attacks have been developed. In this paper, we quantify the utility and privacy trade-off of a FL scheme using private personalized layers. While this scheme has been proposed as local adaptation to improve the accuracy of the model through local personalization, it has also the advantage to minimize the information about the model exchanged with the server. However, the privacy of such a scheme has never been quantified. Our evaluations using motion sensor dataset show that personalized layers speed up the convergence of the model and slightly improve the accuracy for all users compared to a standard FL scheme while better preventing both attribute and membership inferences compared to a FL scheme using local differential privacy

Towards an evolution in the characterization of the risk of re-identification of medical images

International audienceAs facial recognition technology proliferates, concerns emerge regarding its application to medical imaging, specifically Magnetic Resonance Imaging (MRI). This paper investigates privacy risks associated with MRI data, including reidentification through social network photographs and sensitive attribute inference. The exponential growth in MRI quality coincides with the increasing sophistication of facial recognition tools, raising the potential for re-identification using medical images. Our attack involves reconstructing faces and applying facial recognition techniques to extract identifying features that can be compared to photographs. Legal frameworks like GDPR mandate the assessment and protection of personal data, necessitating continuous risk evaluation. Beyond re-identification, we explore the inference of individual attributes from MRI images, such as age, gender, and ethnic group. This research assesses the privacy risks associated with MRI data by taking into account the evolution of facial recognition and reconstruction tools that have become increasingly accessible. We also show that facial hair removal technique on photographs increases the risk of re-identification. Overall, our results highlight vulnerabilities in sharing MRI data, emphasizing the need for enhanced privacy safeguards