Élaboration d'outils de traitement d'images pour aider à la reconstruction 3D du rachis à partir d'images radiographiques postopératoires

Vidal, Pierre Antoine (2017). Élaboration d'outils de traitement d'images pour aider à la reconstruction 3D du rachis à partir d'images radiographiques postopératoires. Mémoire de maîtrise électronique, Montréal, École de technologie supérieure.

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Résumé

La scoliose idiopathique adolescente est une maladie touchant principalement les jeunes adolescentes. C’est une déformation tridimensionnelle de la colonne vertébrale qui entraîne une modification de la posture. Malheureusement, les origines de cette maladie restent encore peu connues.

Une étape importante dans le diagnostic de la scoliose consiste à identifier manuellement des repères anatomiques sur des images radiographiques. Ces repères vont permettre de déterminer les indices cliniques pour aider au diagnostic et au traitement de la maladie. Ils sont également utilisés dans les procédés permettant de reconstruire en trois dimensions la colonne vertébrale. La visualisation de la colonne vertébrale en trois dimensions permet une meilleure évaluation de la déformation et un diagnostic. Une fois le diagnostic établi, les scolioses sévères nécessitent une opération chirurgicale. Cette opération consiste à redresser la colonne vertébrale et la maintenir à l’aide d’une instrumentation (vis, tiges et crochets).

Des algorithmes de détection automatique de la colonne ont été développés pour faciliter cette tâche, mais la présence d’instrumentation métallique les empêche de fonctionner de manière efficace.

La gêne occasionnée par l’instrumentation est problématique. Cette gêne est visuelle pour l’expert qui saisit les points caractéristiques nécessaires à la reconstruction. Elle perturbe également le fonctionnement des algorithmes de détection automatique.

L’objectif de ce mémoire est de proposer une solution qui diminue la gêne des opérateurs lors du processus de reconstruction. Il faut également s’assurer que les approches automatiques soient applicables au cadre du postopératoire. Cela permet de rendre la reconstruction postopératoire accessible avec les méthodes développées pour le préopératoire sans modification du procédé, qu’il soit manuel ou automatique.

La revue de la littérature et le retour de différents experts en reconstruction sur le sujet ont permis de déterminer la solution la plus adéquate pour répondre à la problématique. Cette solution comprend deux étapes :

1. Segmenter l’instrumentation et création d’un masque associé;
2. Remplacer le masque de l’instrumentation par de l’information qui permettra la poursuite du processus.

Le remplacement du masque est réalisé à l’aide de méthodes de remplissage appelés "Inpainting". Il existe deux grandes familles d’algorithmes de remplissage, les algorithmes basés sur la diffusion et ceux basés sur le remplissage par textures. Un algorithme de diffusion et trois algorithmes basés sur les textures ont été appliqués au cas du remplissage de l’instrumentation chirurgicale présente dans les radiographies postopératoires. Le but a été de définir quel algorithme était le plus efficace dans ce contexte. Il a été nécessaire de créer une référence pour évaluer le remplissage. L’ajout d’un masque d’instrumentation sur une radiographie non-scoliotique a permis de simuler la pose de tiges, vis et crochets tout en connaissant les structures masquées.

La méthode proposée a permis une diminution de la gêne pour les opérateurs ainsi que l’utilisation d’approches automatiques pour la reconstruction de la colonne vertébrale sur des radiographies réelles avec une instrumentation simulée et sur des images postopératoires réelles. L’utilisation de la métrique rapport signal bruit maximal (PSNR) a montré une amélioration de 49 % de l’image remplie par rapport à l’image instrumentée. La métrique Multi-Scale Structural Similarity (MSSIM) a démontré que le remplissage du masque de l’instrumentation en utilisant un algorithme basé sur la diffusion des niveaux de gris augmente de 30 % la similarité d’une radiographie instrumentée par rapport à la radiographie non instrumentée.

Nous avons également testé l’application de cette méthode dans le cadre de reconstruction 3D semi-automatique et automatique. L’application semi-automatique a montré que la méthode proposée n’apportait pas d’amélioration en matière de temps de reconstruction et de précision. Le confort utilisateur est cependant augmenté grâce au remplissage de l’instrumentation. De plus, l’erreur moyenne de détection calculée en utilisant des réseaux de neurones profonds (DNN) est améliorée de 4,7 mm. L’image remplie présente une erreur moyenne de détection de 3,0 mm contre 7,7 mm pour la simulation d’instrumentation et 1,3 mm d’erreur moyenne pour la radiographie saine.

Cette méthode permet aux algorithmes développés pour des images préopératoires de fonctionner sur des images postopératoires.

Titre traduit

Image processing tools development to help the 3D reconstruction of the spine from postoperative radiographic images

Résumé traduit

Adolescent idiopathic scoliosis is an illness that touches mostly young adolescents. It’s a tridimensional deformation of the spine that leads to modification of the posture. Unfortunately, the origins of this illness are still unknown.

An important step in diagnosing scoliosis consists in manually identifying the anatomical landmarks on x-rays. These landmarks will help determine the clinical indexes to help diagnose and treatment of the illness. There are also used in 3-D reconstruction. The visualization of the scoliotic spine in 3-D allows a better evaluation of the deformation and a better diagnosis. One the diagnosis established, severe cases of scoliosis require surgery. This operation consists in straightening the spine et maintaining it with the help of instrumentation (rod, screws and hook).

Automatic detection algorithms have been developed to facilitate this task however the presence of metal instrumentation prevents the algorithms from working properly.

The problematic is due to the interference of the instrumentation after a surgery. This inconvenience is both visual for the reconstruction expert. It affects also the automatic detection algorithms.

The objective of this thesis is to propose a solution that diminishes the disturbance for the operators during the reconstruction process. It also necessary to ensure that the automatic approaches be applicable to postoperative cases. This allows postoperative reconstructions to be accessed thanks to the developed methods for the pre operation without modifying the process, whether it be manual or automatic.

The literature reviews and the feedback of different reconstruction experts on the subject allowed to determine the most suitable solution to answer our problematic. This solution comprises two main phases :

1. Segment the instrumentation and creation of a related mask;
2. Inpaint the previous mask with information which will allowed to continue the process.

The mask replacement is realized with the help of filling methods called “Inpainting”. There exist two types of filling algorithms, algorithms based on diffusion and those based on filling by textures. A diffusion algorithm and three texture based algorithms were applied in the case of filling surgical instrumentation present in postoperative x-rays. The goal was to define which algorithm would be the most effective in this context. It was necessary to create a reference to evaluate the fill. The addition of an instrumentation mask on a non-scoliotic x-ray allowed to simulate the rod, screws and hook installations all while knowing the masked structures.

The method proposed allowed a reduction in discomfort for the operators, the use of automatic approaches for the spine reconstruction on real x-rays with simulated instrumentation and reel postoperative images. The simulated instrumentation was created by adding an instrumentation mask on a healthy preoperative x-ray. The use of the Peak-Signal-Noise Ratio (PSNR) showed a 49 % improvement of the image in relation to the instrumented image. The metric Multi-Scale Structural Similarty (MSSIM) demonstrated that the filling of the instrumentation mask by using the algorithm type “diffusion-based” increased 30 % the similarity between an instrumented x-ray and a non instrumented x-ray.

We have tested the application of this method in the framework of a 3D semi-automatic and automatic reconstruction. The semi-automatic application showed that the proposed method would not bring improvement in terms of time of reconstruction et precision. The user comfort is however increased thanks to the instrumentation filling. Furthermore, the average of error detection calculated by using the Deep Neural Network (DNN) was improved by 4,7 mm. The filled image as an error average of detection of 3,0 mm against 7,7 for the instrumentation simulation and 1,3 mm error average for the healthy x-ray.

This method allows for the developed algorithms for preoperative images to function on postoperative images.

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 maitrise en génie concentration technologies de la santé". Bibliographie : pages 97-100
Mots-clés libres:	Colonne vertébrale Imagerie. Scoliose Radiographie. Segmentation d'image. Reconnaissance des formes (Informatique) Scoliose Diagnostic. algorithme, postopératoire, remplissage, instrumentation, remplissage
Directeur de mémoire/thèse:	Directeur de mémoire/thèse de Guise, Jacques A.
Codirecteur:	Codirecteur Vázquez, Carlos
Programme:	Maîtrise en ingénierie > Génie
Date de dépôt:	10 avr. 2017 20:56
Dernière modification:	02 nov. 2022 13:59
URI:	https://espace.etsmtl.ca/id/eprint/1862

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