Figure

Objet

Cette recherche a pour objectif la conception et mise en oeuvre d'un système de traitement d'images médicales destiné à constituer une aide pour le diagnostic ; l'inclusion du radiologue dans la boucle de traitement est l'un des points clé de ce système. Tant dans la pathologie hépatique que rénale, les lésions sont très souvent caractérisées de manière visuelle aussi bien du point de vue de leur aspect que de leur taille. L'objectif de ce travail est de fournir des résultats quantitatifs calculés de manière spécifique pour chaque type de lésion.

Description

Outre le diagnostique réalisé par le médecin sur les coupes scanners, une reconstruction tridimensionnelle à l'échelle réelle est effectuée par le système afin de fournir des informations métriques sur les organes ou les lésions [2]. A partir d'images volumiques 3D (blocs de voxels), obtenues à partir de CT Scanner de type hélicoïdal, d'unités IRM ou d'échographes 3D, une segmentation de l'image est effectuée à partir d'un contour désigné par l'opérateur. Il faut noter que l'acquisition des données se déroule selon les conditions cliniques usuelles, aussi l'application assure le transfert d'images entre la console scanner et la station de travail suivant le standard DICOM.

L'interface de navigation permet de se déplacer aisément dans les trois plans radiologiques classiques axial, coronal et sagittal. Une visualisation en temps réel selon une coupe << oblique >> a été incluse dans le système. Une fois la zone cible repérée, le système fournit au praticien des outils conviviaux lui permettant de dessiner directement sur l'image scanner une zone d'intérêt sous la forme d'un contour. Des déformations locales, successives, du contour basé sur une loi dynamique newtonienne attire et arrête ces déformations aux frontières de l'organe [1]. A partir des frontières détectées sur une coupe on applique à nouveau l'algorithme de détection de contours à la coupe suivante. Cette approche minimise les temps de calcul, paramètre important dans l'utilisation quotidienne du système. Le procédé est répété de manière analogue pour toutes les autres zones d'intérêts de l'examen. L'algorithme est capable de détecter les changements topologiques tels que la division et la connexion de contours. Il est alors possible d'obtenir les informations sur la métrique de la surface reconstruite (taille, volume).

Résultats et perspectives

Des études d'étalonnage et de validation ont été menées pour comparer les volumes réels d'objets fantômes (billes, cylindres, parallélépipèdes, etc.) avec les résultats obtenus par le système développé. Les différences mesurées correspondent à des taux compris entre 1.2 % et 7 %. Ces erreurs proviennent de trois sources différentes : la diffraction propre aux rayons X, dans le cas des CT-scanners ; la dispersion des valeurs désignées par l'opérateur comme valeurs de référence dans l'examen ; l'erreur inhérente à la technique d'analyse volumique par coupes. Ces erreurs dépendent de la taille des objets mesurés et de la distance entre les coupes, distance qui est donnée par les conditions habituelles d'utilisation de CT-scanners en pratique courante.

L'utilisation sur site du système montre l'intérêt de la reconstruction volumique dans le suivi d'une pathologie, l'évolution du volume et de la forme de chaque lésion étant nettement visible en comparant des examens effectués à des dates différentes.

Ce travail de recherche constitue le point central de deux collaborations : avec le centre d'imagerie médicale de la FMP (Samuel Merran) et avec le Laboratoire de Recherche en Informatique de l'UPS pour la mise en oeuvre d'algorithmes de parallélisation.

Références

[[1] Olivier Bedelet, Angel Osorio : << R3D : 3D Reconstruction for medical images >>, SWISS conference of CAD/CAM'99, 22-24.2.1999 NEUCHATEL, Page : 49-56.
[2] Angel Osorio, Samuel Merran, Olivier Bedelet : << 3D Instant volume measurements on CT images : Applications to lymph nodes Measurements in lymphomas follow-up >>, RSNA'99.

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