Analyse et segmentation d'images echographiques endovasculaires
Institution:
Lyon, INSADisciplines:
Directors:
Abstract EN:
Intravascular ultrasound (IVUS) is a new diagnostic imaging tool delivering real-time images of the arterial wall to the clinician. The information it provides being unique, its use is becoming more and more widespread. However, it has two limitating factors: the image interpretation, that requires a learning phase, and the absence of quantitative information, hence yielding a large inter-observer variability. The aim of this dissertation is to remedy these two limits. First, fundamentals of cardiac physiology are recalled; then the different steps of image formation are analyzed, based on the principles of ultrasound. The characteristics of IVUS images are singled out, and their artifacts are described. The information that may correctly be extracted is summarized and is used as a guideline for the next phase. In a second part, an automatic quantification technique is designed, tested, and assessed. The mathematical and physical basis for active contour models, or snakes, is recalled. Then, after exposing the drawbacks of standard snakes, our new technique, called ADDER (Adaptive Damping Dependent on Echography Regions), is introduced and compared to standard techniques. Finally, an in vitro study is conducted on over fifty normal and pathological arterial segments, and the contours obtained by automatic quantification using AD DER are compared to the orres obtained manually by cardiologists familiar to intravascular ultrasound imaging. The results for the lumen area are compared using linear regression, and the morphometric variations between contours are analyzed by the centerline method.
Abstract FR:
L'échographie endovasculaire est un nouvel outil d'imagerie diagnostique qui fournit au clinicien des images temps réel de la paroi artérielle. L'information qu'elle apporte étant inédite, son utilisation croit de jour en jour. Cependant, deux facteurs limitent sa diffusion: l'interprétation des images, qui nécessite un certain apprentissage, et l'absence de quantification, qui conduit a une importante variabilité inter-observateurs. Cette thèse a pour objet de répondre a ces deux limites. Dans un premier temps, les principes élémentaires de la physiologie cardiaque sont rappelés ; puis les différentes étapes de la formation des images sont analysées en fonction des principes de l'imagerie ultrasonore. Les caractéristiques et artefacts de ces images échographiques endovasculaires sont répertories, puis les structures quantifiables de l'image sont résumées. Dans un second temps, une technique de quantification automatique est conçue, testée, et évaluée. Les fondements mathématiques et physiques des modèles de contours actifs (ou snakes en anglais) sont rappelés puis, a la lumière des limitations de ces modèles, une nouvelle méthode, appelée VIPERE (viscosité influencée par les propriétés élémentaires des régions échographiques), ou ADDER(adaptive damping dependent ou échographique regions) en anglais, est introduite et comparée aux méthodes habituelles. Enfin, une étude in vitro est menée a bien sur plus de cinquante segments artériels normaux et pathologiques, et les contours obtenus après segmentation automatique par vipère sont compares aux contours traces manuellement par des cardiologues rompus a l'imagerie échographique endovasculaire. Les résultats obtenus sont analyses quantitativement par régression linéaire et qualitativement par la méthode de la ligne centrale