Modélisation robuste de la texture et de la déformation de structures anatomiques par projections iconiques dans des images échographiques

Brignol, Arnaud (2022). Modélisation robuste de la texture et de la déformation de structures anatomiques par projections iconiques dans des images échographiques. Thèse de doctorat électronique, Montréal, École de technologie supérieure.

Prévisualisation

PDF Télécharger (9MB) | Prévisualisation

Résumé

L’imagerie échographique est de plus en plus utilisée en raison de son faible coût, de sa nature non irradiante et de sa portabilité. En effet, les ondes ultrasonores émises par la sonde échographique lors de l’acquisition d’images ne sont pas nocives pour la santé du patient. La difficulté majeure de l’échographie réside dans le fait que les images présentent généralement un faible rapport signal/bruit, un faible contraste et des limites floues. La plupart des méthodes existantes se basent essentiellement sur l’intensité des pixels pour repérer les structures anatomiques d’intérêt. Malheureusement, la qualité variable des échographies peut diminuer la performance de ces dernières de façon significative.

Afin d’exploiter le potentiel de l’échographie, il est nécessaire d’utiliser des méthodes robustes qui prennent spécifiquement en compte ces défis. L’objectif de cette thèse est le développement de méthodes robustes pour la modélisation du contenu d’une image et d’une séquence d’images dans le contexte de l’échographie. Pour ce faire, une approche basée sur l’extraction d’attributs par projections iconiques horizontale et verticale des images pour l’analyse statique et dynamique des échographies a été développée. Ainsi, cette thèse a donné lieu à trois contributions.

D’abord, une méthode d’extraction automatique des repères vertébraux à partir d’échographies dans le plan transverse a été développée. En se basant sur les projections horizontale et verticale redressées de l’image, des connaissances a priori sur les vertèbres sont combinées avec le nouveau concept de frontière moyenne pour extraire les repères de manière entièrement reproductible. L’approche proposée localise avec succès le processus épineux et les lames pour un cadavre de porc et des sujets sains humains à condition que les repères soient visibles sur l’image.

Ensuite, un indice global pour l’analyse de la déformation des tissus a été proposé. Il représente un moyen prometteur d’évaluer la déformation des tissus sans corrélation ni suivi de repères. Il est ainsi possible d’évaluer la déformation entre deux images même si elles sont fortement décorrélées tant que la structure d’intérêt reste visible. Les résultats montrent que l’indice est robuste et fortement corrélé avec l’amplitude de la déformation réelle pour des échocardiographies simulées (cas sain et pathologiques) et ex vivo sur de la viande crue.

Enfin, une méthode d’analyse locale de la déformation des tissus a été développée comme une généralisation 2D dense et locale de l’indice. Pour ce faire, les projections horizontale et verticale sont considérées tout en s’inspirant de la méthode du comptage de boîtes typiquement utilisée pour estimer la dimension fractale. Cela permet d’obtenir un maillage de façon non supervisée qui se déforme comme le tissu d’intérêt. Les résultats obtenus indiquent que la méthode segmente le coeur de façon reproductible et suit avec précision et robustesse le diaphragme dans le temps.

En conclusion, ce projet offre un nouveau paradigme basé sur les projections iconiques des images pour modéliser de façon robuste l’information pertinente contenue dans les échographies. Bien que cette approche ait été développée avec les défis de l’échographie en tête, son potentiel est applicable aux images en général indépendamment de la modalité d’acquisition.

Titre traduit

Robust modeling of texture and deformation of anatomical structures by iconic projections in ultrasound images

Résumé traduit

Ultrasound imaging is increasingly used because of its low cost, non-irradiating nature and portability. Indeed, the ultrasoundwaves emitted by the ultrasound probe during image acquisition are not harmful to the patient’s health. The major difficulty of ultrasound lies in the fact that the images generally have a low signal-to-noise ratio, low contrast and blurred boundaries. Most existing methods rely primarily on pixel intensity to identify anatomical structures of interest. Unfortunately, the variable quality of ultrasound images can significantly decrease their performance.

In order to exploit the potential of ultrasound imaging, it is necessary to use robust methods that specifically address these challenges. The objective of this thesis is the development of robust methods for modeling the content of an image and an image sequence in the context of ultrasound imaging. To this end, an approach based on feature extraction by horizontal and vertical iconic projections of images for static and dynamic analysis of ultrasound images has been developed. Thus, this thesis resulted in three contributions.

First, a method for automatic extraction of vertebral landmarks from ultrasound images in the transverse plane has been developed. Based on the detrended horizontal and vertical projections of the image, knowledge about the vertebrae is combined with the new concept of mean boundary to extract the landmarks in a fully reproducible way. The proposed approach successfully localizes the spinous process and laminae for a swine cadaver and healthy human subjects provided that the landmarks are visible in the image.

Next, a global index for tissue deformation analysis was proposed. It represents a promising way to assess tissue deformation without correlation or tracking of landmarks. It is thus possible to evaluate the deformation between two images even if they are strongly decorrelated as long as the structure of interest remains visible. The results show that the index is robust and strongly correlated with the amplitude of the real deformation for simulated echocardiography (healthy and pathological cases) and ex vivo on raw meat.

Finally, a method for local analysis of tissue deformation was developed as a dense, local 2D generalization of the index. For this purpose, both horizontal and vertical projections are considered while drawing on the box-counting method typically used to estimate the fractal dimension. This allows to obtain a mesh in an unsupervised way that deforms like the tissue of interest. The results obtained indicate that the method reproducibly segments the heart and accurately and robustly tracks the diaphragm over time.

In conclusion, this project offers a new paradigm based on iconic image projections to robustly model the relevant information contained in ultrasound images. Although this approach was developed with the challenges of ultrasound in mind, its potential is applicable to images in general regardless of the acquisition modality.

Type de document:	Mémoire ou thèse (Thèse de doctorat électronique)
Renseignements supplémentaires:	"Thèse présentée à l’École de technologie supérieure comme exigence partielle à l’obtention du doctorat en génie". Comprend des références bibliographiques (pages 103-115).
Mots-clés libres:	ultrason, modélisation d’image, modélisation de mouvement, segmentation automatique, déformation des tissus
Directeur de mémoire/thèse:	Directeur de mémoire/thèse Laporte, Catherine
Codirecteur:	Codirecteur Cheriet, Farida
Programme:	Doctorat en génie > Génie
Date de dépôt:	24 mai 2022 17:42
Dernière modification:	24 mai 2022 17:42
URI:	https://espace.etsmtl.ca/id/eprint/2989

Gestion Actions (Identification requise)

Dernière vérification avant le dépôt