Conclusion et perspectives

Le traitement des images m´edicales fait appel `a des notions ayant un rˆole `a jouer dans les diff´erents stades du d´eveloppement de l’outil de t´el´e-diagnostic. Ainsi, la topologie et la g´eom´etrie permettent par le r´e-´echantillonnage du contour actif d’obtenir une meilleure r´esolution de celui-ci. D’autre part, le calcul du gradient fixe l’´energie externe de chacun

1.3. INT ´EGRATION D’APPLETS JAVA 75

des germes. Cette ´energie nous indique `a chaque d´eplacement des germes, si la position de ceux-ci appartient au contour final. Grˆace `a la d´etection par contour actif, la segmentation de l’image est effectu´ee en isolant l’objet d´esir´e. La finalit´e de ces diverses manipulations est la reconstruction 3D de l’objet. L’´elaboration d’un outil de t´el´e-diagnostic demande de la rigueur aussi bien dans le traitement des images que dans les m´ethodes de pro-grammation algorithmique. Le secteur m´edical est tr`es int´eress´e par de tels outils pour le t´el´e-diagnostic. En effet, la t´el´e-m´edecine est en pleine croissance car l’aspect r´eseau apporte aux m´edecins plus de facilit´es et de rapidit´e dans l’´etablissement d’un diagnostic.

Le format DICOM a ´et´e le premier pas vers la m´edecine moderne. La t´el´e-m´edecine est l’avenir d’une m´edecine plus efficace et plus rapide. La cr´eation de services informatiques avec des aspects r´eseau de type client/serveur abonde dans ce sens. Nous pourrions envisa-ger que les m´edecins sp´ecialistes supervisent et contrˆolent le travail effectu´e par un serveur afin de garantir une bonne interpr´etation du diagnostic du cˆot´e client. Enfin, l’´etude et l’´elaboration d’un tel service peuvent amener `a un produit complet utilisable soit dans les centres radiologiques, soit dans les universit´es de m´edecine comme outil p´edagogique. Il nous est donc int´eressant de prolonger le d´eveloppement d’outils 3D pour le t´el´e-diagnostic.

Ainsi nous pourrions continuer sur une optimisation de la propagation du contour dans une s´equence d’images m´edicales afin d’obtenir un rendu 3D. Il s’av`ere n´ecessaire de cr´eer une visionneuse 3D adapt´ee aux besoins des m´edecins sp´ecialistes et `a l’environnement r´eseau. En effet, l’application doit ˆetre d´evelopp´ee sur le mod`ele client/serveur, afin de s´ecuriser et de g´erer correctement la base de donn´ees DICOM. Nous avons ´egalement d´evelopp´e ce type d’application au niveau du CHITS (Centre Hospitalier Interurbain de Toulon-la-Seine sur Mer.

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Chapitre 2

D´ etection de contours et reconstruction 3D

Dans ce chapitre, je pr´esente mes travaux sur la d´etection et le suivi de contours d’ob-jets d´eformables, pour l’´etude d’une s´equence de coupes issues d’un appareil tomodensi-tom`etre `a rayons X. Dans un premier temps, nous avons analys´e les m´ethodes utilis´ees dans les services d’imagerie m´edicale. Elles sont principalement bas´ees sur des techniques de seuillage et de soustraction d’images. Nous avons d’abord propos´e d’am´eliorer cette m´ethode en r´ealisant semi-automatiquement l’extraction d’une seule structure anatomique cibl´ee. Notre m´ethode vise `a mettre en oeuvre un mod`ele de contours actifs et proc`ede en trois ´etapes : la d´etection d’un contour sur la premi`ere coupe, la propagation de ce contour en le d´eformant aux coupes connexes et la reconstruction 3D.

Dans ce chapitre, nous pr´esentons ´egalement un nouvel algorithme de suivi d’un or-gane dans une s´equence d’images m´edicales afin de r´ealiser une reconstruction 3D. La m´ethode automatique que nous proposons permet de suivre le contour externe d’un or-gane anatomique dans toute la s´equence `a partir d’un contour initialis´e par l’utilisateur sur la premi`ere image. Les op´erations n´ecessaires pour notre m´ethode de suivi s’appuient sur une segmentation par contours actifs bas´ee r´egion. La localisation des objets avec une pr´ediction dynamique de d´eplacement est bas´ee sur les fonctions de courbes de niveaux et sur la d´efinition de r´egion d’int´erˆet pour l’estimation locale robuste du mod`ele de l’image.

Une application de cette m´ethode est la reconstruction 3D de l’aorte abdominale.

Dans la section 2.1 nous pr´esentons une analyse et des am´eliorations de m´ethodes de reconstruction 3D de l’aorte `a partir d’une s´equence d’images tomodensitom´etriques.

Nous d´etaillerons, section 2.2, une m´ethode permettant de propager automatiquement des contours actifs dans une s´equence d’images m´edicales.

Ces travaux ont ´et´e d´evelopp´es avecG. Ledanffdans le cadre de son stage de DEA et avecK. Djemal dans le cadre de sa th`ese. Cette partie a donn´e lieu aux publications sui-vantes : [Nicolay 99, Puech 99, Puech 00, Djemal 02, Djemal 03b, Djemal 03a, Djemal 04, Djemal 05].

2.1 Analyse et am´ elioration de m´ ethodes de reconstruction 3D de l’aorte ` a partir d’une s´ equence d’images tomo-densitom´ etriques

Dans un premier temps nous analysons les m´ethodes existantes dans les services d’ima-gerie m´edicales. Elles reposent principalement sur des techniques de seuillage de niveau de gris. Les contours issus de l’ensemble des coupes de la s´erie sont ensuite utilis´es afin de reconstruire en 3D par interpolation l’objet anatomique. Des comparaisons de m´ethodes manuelle et automatique ont d´ej`a ´et´e r´ealis´ees pour effectuer une segmentation 3D, [Jayaraman 97, Udupa 97].

La m´ethode d’am´elioration propos´ee met en oeuvre des techniques de contours actifs, [Ducottet 97, Kass 88]. Celle-ci proc`ede en trois ´etapes. La premi`ere ´etape est la d´etection d’un contour sur une premi`ere coupe. Ce processus de segmentation n´ecessite une ini-tialisation par s´election de points, [Cocquerez 95]. A partir de ce contour initial, dans la deuxi`eme ´etape, nous montrons comment propager ce contour en le d´eformant aux coupes connexes. La derni`ere ´etape concerne alors la reconstruction 3D, [Gao 97, Fiebich 97].

Dans premi`ere partie nous d´etaillons la m´ethode la plus souvent utilis´ee dans les services de radiodiagnostic. Nous montrons ensuite un approfondissement de la m´ethode pr´ec´edente pour un examen de qualit´e. Enfin nous pr´esentons une m´ethode semi-automatique de d´etection de contours d’une aorte [Nicolay 99, Puech 99, Puech 00]. Pour terminer nous d´eveloppons une am´elioration des techniques de d´etection pr´esent´ees pr´ec´edemment.