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Modèle stochastique de compensation du mouvement cardiaque lors d'interventions percutanées des artères coronaires

Hadida, Jonathan (2012). Modèle stochastique de compensation du mouvement cardiaque lors d'interventions percutanées des artères coronaires. Mémoire de maîtrise électronique, Montréal, École de technologie supérieure.

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Résumé

Une méthode stochastique de compensation du mouvement 3D des artères coronaires à partir d’une séquence angiographique sous un seul angle de vue est présentée. La ligne centrale 3D des artères coronaires est segmentée sur un examen tomodensitométrique (MSCT) préopératoire, puis déformée de manière non-rigide à l’aide d’un modèle de déformation comportant peu de paramètres. Les images angiographiques sont également segmentées à l’aide d’un filtre vasculaire multi-échelle, seuillées, puis amincies de manière à obtenir des images binaires 2D de la ligne centrale des artères coronaires à chaque instant.

Un modèle génératif est ensuite introduit pour modéliser le processus qui résulte en l’observation des images angiographiques de la séquence comme un processus de Markov caché. Ce dernier est utilisé conjointement avec un filtre de particules pour contraindre l’évolution temporelle des paramètres de déformation au cours de la séquence. Ces contraintes sont basées sur des scores de similarité cosinus impliquant une transformation de distance sur les images binaires de la ligne centrale des artères coronaires. Le recalage 3D est exécuté de manière itérative et projective.

La validation est tout d’abord effectuée au travers d’un ensemble de simulations utilisant des lignes centrales 3D réelles des artères coronaires, puis finalement avec une ligne centrale 3D et la séquence angiographique associée.

Titre traduit

Stochastic motion model for coronary motion compensation during percutaneous interventions

Résumé traduit

A stochastic method for three-dimensional (3D) coronary motion compensation from a monoplane temporal sequence of X-Ray angiographic frames is presented. The 3D coronary centerline is segmented from a preoperative multi-sclice computed tomography (MSCT), and subject to a non-rigid deformation model with few parameters. The 2D angiographic frames are segmented as well using a multiscale vesselness filter, thresholded, and skeletonized to obtain the 2D binary centerline of the coronary artery tree at each time.

A generative model is then introduced to model the process that results in the observed angiographic frames as a stochastic process, namely a Hidden Markov model. This latter is used along with a particle filter to constrain the variations of the deformation model’s parameters over time, and relies on a feature-based cosine similarity measure involving a distance transformation on the binary coronary centerline images. Three-dimensional registration is performed in a projective and iterative manner.

Validation is carried out first through a set of simulations with real 3D coronary centerlines, and eventually with one 3D centerline and the associated angiographic sequence.

Type de document: Mémoire ou thèse (Mémoire de maîtrise électronique)
Renseignements supplémentaires: "Mémoire présenté à l'École de technologie supérieure comme exigence partielle à l'obtention de la maîtrise en génie, technologies de l'information". Bibliogr. : f. [179]-187.
Mots-clés libres: Artères coronaires Maladies Traitement. Tomodensitométrie. Angiographie. Modèles stochastiques. Modèles de Markov cachés. Compensation, Filtrage, Intervention, Mouvement, Non-rigide, Particulaire, Percutané, Recalage Compensation du mouvement, Mouvement coronaire, Artères coronaires, Recalage, Cardiaque
Directeur de mémoire/thèse:
Directeur de mémoire/thèse
Duong, Luc
Co-directeurs de mémoire/thèse:
Co-directeurs de mémoire/thèse
Desrosiers, Christian
Programme: Maîtrise en ingénierie > Génie
Date de dépôt: 14 mars 2012 14:14
Dernière modification: 04 mars 2017 01:36
URI: http://espace.etsmtl.ca/id/eprint/955

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