Param`etres influen¸cant le protocole d’acquisition en TDM volumique

L’´etude des voies a´eriennes en TDM spiral´ee n´ecessite d’´etablir un protocole d’acquisition des donn´ees pr´ecis, r´ealisant un compromis entre la qualit´e des images reconstruites, la longueur balay´ee et l’irradiation du patient.

Les param`etres pris en compte dans ce choix sont la collimation, la dose de radiation, le nombre de coupes reconstruites par collimation, le pas d’h´elice, le champ de reconstruction, le filtre de reconstruction et le fenˆetrage pour l’affichage des coupes reconstruites.

– La collimation : Il s’agit de la largeur du profil transversal du faisceau de rayons X. (Ce param`etre est ´egalement appel´e ´epaisseur de coupe). Le profil d’att´enuation dans une direction est donc obtenu sur un volume et non sur un plan, ce ph´enom`ene est connu sous le nom d’effet de volume partiel. Comme cet effet est d’autant plus significatif que la collimation est grande, les structures plus petites que la collimation souffrent d’une diminution du contraste dans les images reconstruites. En cons´equence, elles risquent de ne pas ˆetre d´ecelables pour des collimations importantes. On choisit donc la collimation `a la limite maximale admise par le type d’´etude effectu´ee.

– La dose de radiation : Son choix s’effectue en fonction du poids du patient et d’autres contraintes d’ordre m´edical. Elle est contrˆol´ee par le r´eglage du courant d’alimentation du tube `a rayons X. Le niveau d’irradiation choisi est le plus bas possible garantissant une qualit´e satisfaisante des images en terme de bruit.

– Le nombre de coupes reconstruites par collimation : En tomographie spiral´ee, une bonne r´esolution longitudinale est obtenue pour des reconstructions chevauch´ees. Th´eoriquement, les incr´ements de reconstruction peuvent ˆetre rendus tr`es petits, mais cela g´en`ere un grand volume de donn´ees et donc un temps ´elev´e de traitement. En pra- tique, l’intervalle de reconstruction en fonction de la collimation est calcul´e `a partir du crit`ere d’´echantillonnage de Nyquist.

– Le pas d’h´elice : Une augmentation du pas d’h´elice se traduit par une diminution du contraste des petites structures anatomiques. D’autre part, du pas de l’h´elice d´epend le volume balay´e pour une dur´ee de temps donn´ee. Une optimisation des param`etres du scanner doit ˆetre calcul´ee pour maximiser le volume couvert tout en tenant compte de

l’´echauffement du tube et de la dose de radiation d´elivr´ee.

– Le champ de reconstruction : Il s´electionne la r´egion qui sera reconstruite au ni- veau d’une coupe axiale. La matrice de reconstruction ayant des dimensions fixes, (en g´en´eral 512×512), le champ de reconstruction d´efinit la r´esolution spatiale dans le plan de coupe. En cons´equence, il apparaˆıt pr´ef´erable de r´eduire le champ de reconstruction aux dimensions minimales qui assurent la visualisation des organes d’int´erˆet. Toutefois, la r´esolution spatiales est limit´ee par la r´esolution du scanner (dimension du d´etecteur, dimension focale du faisceau), et l’utilisation d’un champ de reconstruction trop petit peut augmenter le bruit dans l’image sans am´eliorer significativement la r´esolution spa- tiale. Un champ de reconstruction inf´erieur `a 20 cm est donc rarement indiqu´e.

– Le filtre de reconstruction : La m´ethode de reconstruction courante sur les scanners actuels est la m´ethode par r´etro-projection filtr´ee (cf§ 2.1.4), qui utilise un filtre de bande limit´ee avec une fonction de transfert H(σ) approchant _{|σ| pour calculer la transform´ee} de Radon inverse. Sur les consoles scanner, l’op´erateur peut choisir parmi plusieurs filtres de reconstruction, selon le type d’examen.

– Le fenˆetrage : L’´echelle de Hounsfield s’´etend des valeurs -1000 `a +1000, qui corres- pondent respectivement au coefficient d’att´enuation de l’air et `a celui de l’os. L’affichage de cette information num´erique tr`es riche sur seulement 8 bits de r´esolution entraˆıne des repr´esentations trop simplifi´ees, incompatibles avec des diagnostics pr´ecis. C’est pour- quoi on ne s´electionne qu’une fenˆetre de valeurs `a afficher. Cette op´eration, appel´ee “fenˆetrage”, est effectu´ee au moyen de deux param`etres : la largeur de la fenˆetre, qui sp´ecifie l’intervalle des valeurs affich´ees, et le centre de la fenˆetre, qui repr´esente la valeur centrale dans l’intervalle choisi (Figure 2.17).

Centre de la fenêtre Largeur de la fenêtre Niveaux de gris −1000 255 0 Niveaux Hounsfield +1000

Fig. 2.17 : Fenˆetrage des valeurs en Unit´es Hounsfield pour la visualisation.

La largeur et la valeur centrale de la fenˆetre sont d´etermin´ees en fonction des tissus ´etudi´es, et qui doivent ˆetre diff´erenci´es. On obtient ainsi une image de la structure d’int´erˆet plus pr´ecise que par une simple conversion lin´eaire [10].

2.3 Approche d´evelopp´ee pour une analyse morpho-fonctionnelle 37 tableau suivant (Tab. 2.1).

Param`etre VAS VAP

Collimation 0.45 mm / 0.8 mm 1.25 mm Radiation En fonction du patient Espace inter-coupe 0.4 / 0.8 mm selon les pa-

tients

0.6 mm

Pas d’h´elice √1.5 √1.5

Champ de reconstruction diam`etre ≈ 250 mm (tˆete enti`ere) ou_{≈ 150 mm (moiti´e} ant´erieure)

diam`etre ≈ 300 `a 400 mm (deux poumons) ou 200 mm (un seul poumon)

Filtre de reconstruction “Standard” “Lung” Fenˆetrage centre=-600 UH, largeur=1600 UH

Tab. 2.1 : Valeurs des param`etres d’acquisition choisies.

2.3.2

Mod´elisation des voies a´eriennes proximales

A partir des images TDM volumiques, acquises selon le protocole sp´ecifi´e, la lumi`ere des VAP est segment´ee par une m´ethode g´en´eralis´ee `a partir de [32]. Cette m´ethode, enti`erement automatique, utilise dans un premier temps des outils de morphologie math´ematique avanc´ee pour extraire un premier sous-ensemble des voies a´eriennes optimal en rapport avec la variabi- lit´e physio-pathologique des structures anatomiques. Ensuite, une reconstruction 3D reposant sur une minimisation d’´energie fournit, `a partir de ce sous-ensemble, une segmentation robuste de l’arbre bronchique jusqu’`a la 6`eme _{g´en´eration de subdivision.}

A partir des donn´ees segment´ees, nous avons d´evelopp´e une m´ethode automatique pour l’extraction de l’axe central de l’arbre bronchique. L’objectif ´etait d’une part d’extraire des informations locale sur la g´eom´etrie des bronches et la topologie des embranchements, et de les stocker sous forme d’une repr´esentation compacte et multivalu´ee de l’arbre, et d’autre part de fournir des outils de navigation et d’interaction, utiles au d´eveloppement d’applications pour l’analyse morpho-fonctionnelle des VAP.

Parmi les approches propos´ees par la litt´erature, reposant soit sur des techniques d’amincisse- ment, soit sur le diagramme de Vorono¨ı, soit sur des cartes de distance, cette derni`ere semble la plus appropri´e au cas de l’arbre bronchique. La technique d´evelopp´ee utilise une propagation g´eod´esique de front : `a chaque ´etape de la propagation, le centro¨ıde du front est calcul´e d’apr`es une carte de distance par rapport aux parois des bronches, et est ins´er´e dans la structure de l’axe central en construction. La robustesse de l’algorithme est assur´ee par un crit`ere origi- nal de d´etection des subdivisions. En effet, celui-ci effectue une partition de l’espace autour de l’embranchement, ce qui apporte une information sur la configuration globale de la zone. L’algorithme garantit la conservation de la connexit´e et de la hi´erarchie de subdivision des bronches.

L’´etape suivante consiste `a ´elaborer une repr´esentation maill´ee de l’arbre bronchique, res- pectant la g´eom´etrie et l’homotopie des donn´ees 3D. La m´ethode la plus couramment uti- lis´ee pour extraire un maillage `a partir des donn´ees binaires segment´ees est l’algorithme appel´e “Marching Cubes”. Particuli`erement efficace, cette m´ethode pr´esente cependant les inconv´enients suivants : d’une part, les surfaces obtenues `a partir de donn´ees 3D binaires

pr´esentent des irr´egularit´es cubiques suivant la forme des voxels ; d’autre part, les objets de petite dimension, tels que les bronches de plus faible calibre, pr´esentent des discontinuit´es sur le maillage final. Un filtrage passe-bas des images permet de r´esoudre ces probl`emes, mais entraˆıne d’importantes modifications du rayon des bronches. Afin de pallier ces inconv´enients, nous avons d´evelopp´e une proc´edure sp´ecifique conservant la continuit´e et le diam`etre des bronches. Elle consiste `a adapter localement la valeur des param`etres du filtre et du Marching Cubes au diam`etre moyen de la bronche ´etudi´ee. Ainsi, les bronches les plus fines sont-elles fai- blement liss´ees, pour assurer leur continuit´e, tandis que les plus grosses sont fortement liss´ees, de mani`ere `a supprimer les irr´egularit´es cubiques. Ensuite, l’adaptation des param`etres du Marching Cubes au diam`etre local permet de garantir le respect des diam`etre bronchiques. Finalement, les surfaces r´esultantes sont lisses et respectent l’homotopie et la g´eom´etrie de l’arbre bronchique.

Le maillage surfacique 3D de l’arbre bronchique et son axe central sont la base de plusieurs applications permettant l’analyse morpho-fonctionnelle des VAP. Dans le cadre d’une investi- gation clinique par endoscopie virtuelle, la structure hi´erarchique et la g´eom´etrie centr´ee de l’axe central permettent une navigation optimis´ee `a l’int´erieur de la surface 3D, visualis´ee au moyen d’un rendu endo-luminal. Une nouvelle application consiste `a simuler num´eriquement l’´ecoulement des flux `a l’int´erieur du maillage obtenu dans l’objectif d’en d´eduire un mod`ele de dispersion des gaz et des particules dans l’arbre bronchique. Les donn´ees obtenues sont exploit´ees `a l’aide des informations de l’axe central, qui permet entre autre une visualisation des r´esultats dans le plan normal `a la bronche, ou l’´etude s´elective des diff´erents segments bronchiques.

D’autres applications, telles que la reformation d’images pour l’analyse des parois bron- chiques, ou la cr´eation d’atlas anatomiques sont ´egalement pr´esent´ees.