Real-time tracking of deformable targets in 3D ultrasound sequences
Suivi temps-réel de cibles dans des séquences de volumes échographiques
Résumé
Nowadays, mini-invasive treatments, such as radio-frequency ablation, are increasingly being used because they allow eliminating tumors locally from needle insertion. However, the success of these therapies depends on the accurate positioning of the needle with respect to anatomical structures. To ensure correct placement, ultrasound (US) imaging is often used since this system has the advantage to be real-time, low-cost, and non-invasive. However, during the intervention, US imaging can complicate the visualization of targeted structures due to its poor quality and its limited field of view. Furthermore, the accuracy of these interventions may also be perturbed by both physiological movements and medical tools displacements that introduce motions of anatomical structures. To help the surgeon to better target malignant tissues, many research teams have proposed different method in order to estimate the position of regions of interest in ultrasound imaging. This thesis provides several contributions that allow tracking deformable structures in 3D ultrasound sequences. We first present a method that allows providing robust estimation of target positions by combining an intensity-based approach and mechanical model simulation. In this thesis, we also propose novel ultrasound-specific similarity criterion based on prior step that aims at detecting shadows. The last contribution is related to a hybrid tracking strategy that allows improving quality of ultrasound images. From these contributions, we propose a tracking method that has the advantage to be invariant to speckle noise, shadowing and intensity changes that can occur in US imaging. The performance and limitations of the proposed contributions are evaluated through simulated data, phantom data, and real-data obtained from different volunteers. Simulation and phantom results show that our method is robust to several artefacts of US imaging such as shadows and speckle decorrelation. Furthermore, we demonstrate that our approach outperforms state-of-the-art methods on the 3D public databases provided by MICCAI CLUST'14 and CLUST'15 challenges. In this thesis, we also propose an application that combines ultrasound imaging to Magnetic Resonance lmaging (MRI). This method allows observing anatomical structures that are not visible in US imaging during the intervention. It is based on the combination between US tracking method and multi modal registration obtained from external localization system. This application was evaluated on a volunteer thanks to an MRJ imaging platform locate at the University Hospital of Rennes.
De nos jours, les traitements mini-invasifs, tels que l'ablation par radiofréquence, sont de plus en plus utilisés car ils permettent d'éliminer localement les tumeurs à partir de l'insertion d'une aiguille. Cependant, le succès de ces procédures dépend de la précision du positionnement de l'aiguille par rapport aux structures anatomiques. Afin de garantir un placement correct, l'imagerie échographique est souvent utilisée car elle a l'avantage d'être temps-réelle, bas coût, et non-invasive. En revanche, celle modalité peut compliquer la visualisation de certaines structures en raison de sa qualité et de son champ de vue limité. En outre, la précision des interventions peut aussi être perturbée par les déplacements de tissus liés aux mouvements physiologiques du patient et à la manipulation d'instruments médicaux. Afin d'aider le chirurgien à mieux cibler certaines structures anatomiques, de nombreuses équipes de recherche ont proposé des travaux permettant d'estimer la position de régions d'intérêts dans l'imagerie échographique. Cette thèse propose plusieurs contributions permettant de suivre en temps réel des structures déformables dans des séquences d'échographie 3D. Une première contribution repose sur l'utilisation conjointe de l'information visuelle dense et d'une méthode de simulation physique. Dans cette thèse, nous avons aussi proposé un nouveau critère de similarité spécifique à l'imagerie échographique basé sur une étape de détection d'ombres. Enfin, la dernière contribution est liée à une stratégie de suivi hybride permettant d'améliorer la qualité des images. A partir de ces contributions, nous proposons une méthode de suivi robuste au bruit de type« speckle », aux ombres et aux changements d'intensité perturbant l'imagerie échographique. Les performances des différentes contributions sont évaluées à partir de données simulées et de données acquises sur maquettes et sur volontaires humains. Ces résultats montrent que notre méthode est robuste à différents artefacts de l'imagerie échographique. En outre, nous démontrons la performance de notre approche par rapport à différentes méthodes de l'état de l'art sur des bases de données publiques fournies par les challenges MICCAI CLUST'14 et CLUST'15. Dans cette thèse, nous proposons également une application permettant de combiner l'imagerie échographique à l'imagerie par résonance magnétique (IRM). Cette méthode permet d'observer des structures anatomiques non-visibles dans l'imagerie échographique durant l'intervention. Elle est basée sur la combinaison d'une méthode de suivi et d'un recalage multi-modal obtenu à partir d'un système de localisation externe. Cette application a été évaluée sur un volontaire sain à partir d'une plateforme liée au centre Hospitalier Universitaire de Rennes.
Origine : Version validée par le jury (STAR)
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