Nous proposons une méthode de navigation automatique d'un endoscope virtuel à l'intérieur d'un volume image. Cette navigation est basée sur la vision, la décision de déplacement repose sur une perception locale des configurations spatiales sans traitement préalable (segmentation, modélisation) du volume. En effet nous privilégions ici une analyse de l'image -obtenue par lancer de rayons- à partir de sa carte de profondeur. De ce traitement nous obtenons la détection automatique des branchements et une information structurelle sur la scène observée

BELLEMARE, M. E.

HAIGRON, P.

LUCAS, A.

I-Revues

SEIZIÈME COLLOQUE GRETSI — 15-19 SEPTEMBRE 1997 — GRENOBLE 1371
Analyse de cartes de profondeur pour la navigation active
dans un volume image.
M.E. Bellemare.1/, P. Haigron.1/, A. Lucas.2/
.1/Laboratoire Traitement du Signal et de l’Image, INSERM, Université de Rennes 1,
Campus de Beaulieu, 35042 Rennes Cedex, France.
.2/Service de chirurgie vasculaire, Hopital Sud Rennes, 16 boulevard de Bulgarie,
35000 Rennes, France.
RÉSUMÉ
Nous proposons une méthode de navigation automatique d’un endo-
scope virtuel à l’intérieur d’un volume image. Cette navigation est
basée sur la vision, la décision de déplacement repose sur une per-
ception locale des configurations spatiales sans traitement préalable
(segmentation, modélisation) du volume. En effet nous privilégions
ici une analyse de l’image –obtenue par lancer de rayons– à partir de
sa carte de profondeur. De ce traitement nous obtenons la détection
automatique des branchements et une information structurelle sur la
scène observée.
ABSTRACT
This paper deals with the automatic navigation of a virtual endoscope
inside a volume image. This navigation is based on vision. The 3D
sensor path is estimated from a local perception of the anatomical
structures without any preprocessing of the original data. We spe-
cially detail the scene analysis. It is based on the analysis of the depth
map in order to automatically detect candidate branches and to esta-
blish a structural description of the observed scene.
1 Introduction
Le récent développement des techniques médicales a vu
l’amélioration des systèmes d’imagerie et l’émergence de mé-
thodes diagnostiques et thérapeutiques à accès minimal. L’es-
sor de la vidéo-chirurgie et de l’endoscopie est dû à ce que
ces techniques concilient les intérêts médicaux en réduisant
la morbidité post-opératoire et les intérêts économiques en ré-
duisant la durée et le coût de l’hospitalisation du patient. Ce-
pendant ces progrès sont aussi sources de difficultés pour le
praticien puisque la visibilité et l’accessibilité de la zone opé-
ratoire sont réduites. Dans ce contexte, un système d’endo-
scopie virtuelle permettant d’explorer des images volumiques
acquises en routine clinique (I.R.M., Scanner X : : : ) répond
à des besoins tant au niveau diagnostic qu’au niveau interven-
tionnel [1]. Les différentes fonctionnalités intervenant dans un
système de navigation sans contrainte ont été présentées dans
[2]. Un capteur virtuel est modélisé de manière à reproduire
fidèlement les caractéristiques optiques d’un endoscope réel
(projection perspective, effets des distorsions géométriques).
Le capteur est repéré et positionné dans le volume par l’uti-
lisateur. Celui-ci peut ainsi définir la trajectoire suivie par le
capteur à l’intérieur d’une structure anatomique. L’évolution
que nous proposons procure à l’endoscope un degré d’autono-
mie supérieur autorisant le déplacement automatique à l’inté-
rieur de l’organe. La navigation active se base sur une analyse
locale de la scène, cette perception guidant ensuite la planifi-
cation de la trajectoire [3]. Un tel système doit alors satisfaire
aux exigences suivantes :
– positionnement et repérage de l’instrument dans le
volume ;
– détection et visualisation des surfaces anatomiques ;
– estimation et suivi de trajectoire à l’intérieur de la
structure d’intérêt ;
– contrôle des opérations par l’utilisateur.
Nous traiterons ici essentiellement de l’analyse de scène qui
est au centre du module de perception du capteur. Après une
présentation de l’analyse de scène dans le contexte spécifique
de la navigation active, nous détaillerons la méthodologie mise
en œuvre autour des cartes de profondeur.
2 Analyse de scène
A la différence des choix effectués par la majorité des
équipes dans le domaine [4], l’analyse est ici réalisée direc-
tement sur le volume 3D fourni par le système d’acquisition,
aucun traitement préalable n’étant effectué. Ce point de vue
permet de maintenir à chaque instant la disponibilité de l’en-
semble des informations d’origine. Cette étude se démarque
également des travaux en robotique mobile sur la navigation
en milieu fermé. En effet, l’endoscope évolue dans un envi-
ronnement composé d’objets de formes libres dont la modéli-
sation mathématique est difficile (figure 1).
De plus les configurations d’espace libre sont multiples, des
situations d’intersections, d’occlusion et de voies obstruées
sont à prendre en compte pour la planification de la trajec-
toire (figure 2). L’analyse de la scène perçue par l’endoscope
repose sur sa capacité à détecter les surfaces qui limitent son
1372
FIG. 1 — Image obtenue dans la région du pharynx à partir d’un vo-
lume 124x256x256 acquis par Imagerie par Résonance Magnétique.
espace, à interpréter les différentes configurations pour enfin
en déduire une trajectoire.
FIG. 2 — Quelques configurations rencontrées.
La formation de l’image est basée sur un algorithme de
lancer de rayons associé à des fonctions de traitement, ce
qui permet de s’affranchir d’une description préalable de la
scène [5]. Un seuillage de la densité des voxels le long des
rayons lancés à partir du centre optique du capteur, permet
la détection des surfaces. La précision est améliorée par
interpolation locale, dans un contexte où l’échantillonnage
du volume image initial est très inférieur à l’échantillonnage
du plan image du capteur virtuel. Ainsi le calcul de l’image
permet de connaître les coordonnées 3D des points de la
surface détectée et les coordonnées 3D des gradients de
densité en chacun de ces points (orientation des surfaces).
L’information de profondeur (i.e. la distance d’un point au
centre optique), directement disponible, est exploitée pour
détecter les configurations complexes. Dans des situations
ayant une topologie régulière (cas des vaisseaux sanguins),
l’analyse de la carte de profondeur met en évidence les régions
d’espace libre, les branchements candidats et permet d’établir
une description structurelle de la zone explorée. Une stratégie
de déplacement est définie à partir de ces informations. Ainsi,
un premier choix de navigation adopte un positionnement
local du mobile qui lui interdit de traverser les surfaces et une
direction de visée liée à la position de l’un des maxima de
profondeur du branchement que l’on se propose d’explorer.
Ce deuxième point fixe la tendance du déplacement (figure 3).
Le mobile détermine donc une trajectoire en combinant deux
informations de natures différentes :
1. le barycentre, calculé sur un volume proche du capteur,
permet d’estimer le vecteur directeur du déplacement
qui va suivre.
2. la position du maximum de profondeur considéré per-
met de déterminer la variation angulaire de l’axe de vi-
sée pour le calcul de l’image suivante. Elle détermine
la direction du champ de vision. Une valeur maximale
acceptable est fixée de façon à ne pas autoriser de trop
grandes variations angulaires (typiquement une valeur
de 30 degrés).
FIG. 3 — Stratégie de déplacement.
3 Exploitation de la carte de profon-
deur
L’approche proposée s’appuie sur une construction pro-
gressive d’une description structurelle globale de la région
d’intérêt. Ceci implique que cette description, résultant de
l’analyse locale de la profondeur, soit actualisée au cours du
déplacement du capteur en maintenant la cohérence de l’infor-
mation entre deux points de vue successifs.
3.1 Analyse locale
Pour une position donnée de l’endoscope, l’analyse se
décompose en trois étapes principales :
1. la détection des maxima locaux de profondeur ;
2. le seuillage de la carte de profondeur et la formation de
régions connexes ;
3. l’étiquetage des maxima.
Le filtrage de la carte de profondeur à l’aide d’un masque
correspondant aux motifs recherchés (pics) autorise la détec-
tion des maxima locaux. Pour une scène donnée, la carte de
profondeur obtenue dépend à la fois de la structure anato-
mique, de l’angle sous lequel elle est observée et des para-
mètres optiques du capteur [3]. Le choix d’un masque 5x5
offre une résolution suffisante vu les structures explorées et
correspond à un compromis entre une sur-détection et la non
détection de branchements éventuels. On obtient une liste de
maxima qui sont ensuite confrontés à la carte de profondeur
afin de discerner les branchements candidats qu’ils pourraient
caractériser. Cette confrontation est réalisée par la détection de
régions sur la carte de profondeur seuillée et binarisée.
La figure 4 illustre le seuillage de la carte de profondeur. À
partir d’un maximum Mi (mi , son projeté sur le plan image),
1373
FIG. 4 — Détection des maxima caractéristiques.
le seuil est fixé par la relation suivante :
seuil.mi/ D prof ondeur.mi/Ä r
où r représente la hauteur minimum de séparation de deux ré-
gions sur la carte de profondeur. Pour nos tests ce paramètre a
été fixé à 1 voxel. Ce seuillage permet de mettre en évidence
des régions connexes (R11 et R12 obtenues à partir de M1 sur
la figure 4) chacune pouvant contenir plusieurs maxima (e.g.
m2, m3 2 R12).
Une détection des régions connexes sert ensuite à l’étiquetage
des maxima selon la méthode décrite dans le diagramme de
la figure 5. L’étiquetage est réalisé au moyen d’une représen-
tation binaire où le poids d’un bit correspond au numéro de
la région qu’il marque (e.g. 0010 correspond à la branche 2).
Cette notation présente l’intérêt de pouvoir marquer à la fois
des classes différentes et d’autoriser simplement (sans étude
de chaines de caractères) les réunions. Ainsi 1010 correspond
à l’association des branches 2 et 4. L’étiquetage permet alors
FIG. 5 — Algorithme d’étiquetage.
une description structurelle du branchement en regard puisque
sont disponibles :
– le nombre de branches ;
– les relations d’inclusion éventuelle entre branches.
Pour caractériser une branche, on retient le maximum le plus
profond lui appartenant. Ce maximum est appelé maximum
caractéristique. Une structure de données est alors affectée à
chaque position du capteur, elle comprend :
– les coordonnées 3D du centre optique ;
– les coordonnées 3D des maxima caratéristiques ;
– les étiquettes des différents maxima caractéristiques.
3.2 Cohérence inter-image
Cette description doit être actualisée au cours du déplace-
ment, se pose alors le problème du maintien de la cohérence
de la description entre deux points de vue successifs. En effet,
en plus de la modification de la géométrie de la scène peuvent
s’ajouter deux événements topologiques :
– apparition d’une nouvelle branche ;
– disparition d’une branche précédemment détectée.
Une première approche consiste à se baser sur des critères géo-
métriques. Des contraintes de proximité ou d’orientation des
vecteurs (centre-maximum) permettent d’apparier les maxima
caractéristiques correspondant au même branchement dans des
images distinctes. Soient :
– C et C 0 deux positions successives du centre optique,
– Mi (resp. M
0
i ) un maximum caractéristique de la
branche i dans l’image correspondant à C (resp. C 0),
– mi ;m
0
i ; o; o
0, les projections respectives de Mi , M
0
i , C et
C 0 sur le plan image.
Les propositions suivantes sont successivement testées :ÄÄÄ!Mi M 0i  6 d3
\
.
ÄÄ!
C Mi ;
ÄÄ!
C 0M 0i / 6 3ÄÄ!mi m 0i  6 d2
\
.Ä!omi;
ÄÄ!
o0m 0i/ 6 2:
où d3; 3; d2; 2, sont des paramètres fixés arbitrairement.Si
l’une d’entre elles est vérifiée les points Mi et M
0
i sont appa-
riés. Notons que l’ordre de test correspond à une relaxation de
la contrainte géométrique. Cet affaiblissement du critère géo-
métrique pourrait être quantifié par un degré de confiance sur
l’appariement.
4 Résultats
L’endoscope se déplace avec une trajectoire correcte (res-
pecte la consigne de ne pas traverser les parois) et fluide, et les
opérations effectuées n’étant pas trop coûteuses le temps de
calcul n’est pas rédhibitoire. Quelques trajets dans les voies
1374
O.R.L. et les vaisseaux sanguins (cérébraux et carotidiens) ont
été réalisés (figure 6). La création des maxima locaux étiquetés
permet d’une part la détection des branchements et d’autre part
la description structurelle de ces branchements. Cependant il
s’avère que les critères géométriques employés pour mainte-
nir la cohérence de l’information entre plusieurs positions du
capteur ne suffisent pas dans les cas où la géométrie impose
des variations trop importantes de la position des maxima ca-
ractéristiques dans l’image. Aussi, nous envisageons de com-
pléter cette méthode avec une approche région qui consisterait
à mettre en correspondance les régions détectées sur les cartes
de profondeur.
FIG. 6 — Exemple de branchements multiples dans des structures
vasculaires cérébrales, obtenu dans un volume 74x256x256 acquis
par Angiographie par Résonance Magnétique.
5 Conclusion
Les images obtenues sont satisfaisantes car proches de
celles obtenues avec les endoscopes utilisés en routine, et
la possibilité d’atteindre virtuellement des régions d’accès
difficile (voire inaccessibles) par les moyens actuels ouvre
des perspectives importantes pour la prévision des gestes.
De plus des fonctionnalités supplémentaires peuvent déjà être
envisagées. C’est ainsi qu’il serait possible de quantifier les
sténoses et les calcifications dans le réseau vasculaire et à
terme aller jusqu’à la simulation de certaines interventions
(cathétérisme artériel complexe par exemple).
Du point de vue méthodologique, la détection des branche-
ments permet la réalisation d’une description structurelle de
l’organe suivi. La détection n’étant pas exhaustive, cette des-
cription doit être mise à jour progressivement en fonction des
configurations détectées par le capteur. En effet, cette notion
de mise à jour de la description est rendue nécessaire par le
fait que la détection des branchements dépend de l’orientation,
de la position et du champ de vision de l’endoscope. Dans les
régions de bifurcation, la découverte progressive de la scène
peut amener des changements de trajectoire, et la focale, qui
fixe l’étendue du champ de vision, est un paramètre important
à cet égard. Ceci met en évidence la réactivité du système face
à son environnement et pourra être controlé en fonction des be-
soins (lissage de la trajectoire : : : ). Pour cette première étape
c’est un maximum de profondeur de la scène qui fixe l’orien-
tation du champ de vue, mais un critère géométrique moins
dépendant de la scène peut être employé (e.g. la direction de
la vision pourrait être celle du déplacement).
Références
[1] Adrie C.M. Dumay. Beyond Medicine. IEEE Engineering
in Medicine and Biology, Vol. 15, # 2, Mar./Apr. 96,
pp. 34-40.
[2] Pascal Haigron, Gérard Leberre, Jean-Louis Coatrieux.
3D Navigation in Medicine. IEEE Engineering in Medi-
cine and Biology, Vol. 15, # 2, Mar./Apr. 96, pp. 70-78.
[3] Marc-Emmanuel Bellemare, Pascal Haigron, Jean-Louis
Coatrieux. Toward an Active Three Dimensional Na-
vigation System in Medical Imaging. LNCS 1205
CVRMed-MRCAS’97, Grenoble, France, Apr. 1997,
Springer, pp. 337-346.
[4] Kensaku Mori, Jun-ichi Hasegawa, Jun-ichiro Toriwaki,
Hrofumi Anno and Kazuhiro Katada. Automated Extrac-
tion and Visualization of Bronchus from 3D CT Images of
Lung. LNCS 905, Computer Vision, Virtual Reality and
Robotics in Medicine. Proceedings CVRMed’95, Nice,
France, Apr. 95, Springer, pp. 542-548.
[5] Jean-Louis Coatrieux, Pascal Haigron, Jean-Louis
Dillenseger, Ivo Stanghellini. From algorithms to appli-
cations in medical imaging : present and future. State of
the Art Reports, Eurographics 1996, pp. 1-46.


Analyse de cartes de profondeur pour la navigation active dans un volume image

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