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Recalage d'images CT et TEP avec utilisation d'un modèle de respiration |
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Mots clés : images CT, PET, recalage non linéaire avec contraintes, modèle de respiration
Résumé :
Ce travail est financé par l'ANR (Agence Nationale de la recherche) et concerne le projet MARIO (Modélisation de l'Anatomie normale et
pathologique pour le Recalage non linéaire entre Images CT et TEP en
Oncologie). Il s'inscrit dans le cadre spécifique de l'imagerie
thoracique. L'objectif est de proposer une localisation et un suivi
précis des tumeurs des poumons afin d'affiner le traitement par
radiothérapie. La combinaison d'images TEP et CT est d'une grande utilité
pour ce type d'applications oncologiques. Cependant, la mise en correspondance
entre ces deux types de données s'avère délicate.
La méthode proposée repose sur une segmentation initiale des poumons pour les images CT et TEP. Puis, pour le recalage, nous distinguons les étapes suivantes :
Calcul de la transformation rigide entre les tumeurs en CT et en TEP ;
Définition et sélection de points d'intérêt sur les parois des poumons ;
Calcul de la transformation entre les deux images en s'appuyant sur les contraintes des tumeurs (structures rigides) et sur les points d'intérêt.
En ce qui concerne la détection de points d'intérêt sur la surface des
poumons, dans les images CT, après une étude des méthodes existantes,
nous proposons d'utiliser une technique qui s'appuie sur le calcul
d'une courbure gaussienne et d'une courbure moyenne. Afin d'obtenir
une répartition à peu près uniforme des points, nous prenons les
maxima locaux de courbure et nous ajoutons des points d'intérêt dans
les zones de courbure nulle.
Afin d'estimer une transformation qui soit physiologiquement plus plausible ou plus réaliste, nous souhaitons améliorer la méthode de recalage en intégrant un modèle de respiration. Nous choisissons d'utiliser un modèle de respiration qui nous permet, étant donné plusieurs images CT acquises à différents instants du cycle respiratoire, de retrouver les surfaces des poumons, représentées sous la forme de maillages, à différents instants tout le long du cycle respiratoire. D'une part, cela nous permet d'effectuer un recalage entre le maillage TEP et le maillage CT le plus proche (suivant un critère donné). Ensuite, nous pouvons appliquer au maillage TEP la même transformation qui permet de passer du maillage CT le plus proche au maillage CT original. D'autre part, le modèle de respiration permet d'affiner la sélection et la mise en correspondance des points d'intérêt. En effet, nous pouvons sélectionner les points d'intérêt qui effectuent un déplacement important entre le CT de départ et le CT le plus proche au TEP et nous pouvons guider la mise en correspondance en utilisant la direction de ce déplacement.
Publications
Antonio Moreno, Sylvie Chambon, Anand P. Santhanam, Jannick P. Rolland, Elsa Angelini, Isabelle Bloch. " Combining a breathing model and tumor-specific rigidity constraints for registration of CT-PET thoracic data ". Computer Aided Surgery, CAS, volume 13, numéro 5, p. 281-298, septembre 2008.
Antonio Moreno, Sylvie Chambon, Anand P. Santhanam, Jannick P. Rolland, Elsa Angelini et Isabelle Bloch. " Thoracic CT-PET Registration Using a 3D Breathing Model ". Dans International Conference on Medical Image Computing and Computer Assisted Intervention -- MICCAI 2007, Part I, LNCS 4791, pages 626-633, Brisbane, Australie, octobre 2007.
Sylvie Chambon, Antonio Moreno, Anand P. Santhanam, Roberta Brocardo, Jannick P. Rolland, Elsa Angelini et Isabelle Bloch. " CT-PET Landmark-based Registration Using a Dynamic Lung Model ". Dans International Conference on Image Analysis and Processing - ICIAP, p. 691–696, Modène, Italie, septembre 2007.
Sylvie Chambon, Antonio Moreno, Anand P. Santhanam, Roberta Brocardo, Jannick P. Rolland, Elsa Angelini, Isabelle Bloch. " Introduction d'un modèle de respiration dans une méthode de recalage à partir de points d'intérêt d'images TEP et TDM du poumon ". Dans Reconnaissance des Formes et Intelligence Artificielle, RFIA, Amiens, France, janvier 2008.