en fr Automatic multimodal real-time tracking for image plane alignment in interventional Magnetic Resonance Imaging Suivi temps-réel automatique multimodal pour lalignement des plans de coupe en IRM interventionnelle Reportar como inadecuado




en fr Automatic multimodal real-time tracking for image plane alignment in interventional Magnetic Resonance Imaging Suivi temps-réel automatique multimodal pour lalignement des plans de coupe en IRM interventionnelle - Descarga este documento en PDF. Documentación en PDF para descargar gratis. Disponible también para leer online.

1 ICube - Laboratoire des sciences de l-ingénieur, de l-informatique et de l-imagerie

Abstract : Interventional magnetic resonance imaging MRI aims at performing minimally invasive percutaneous interventions, such as tumor ablations and biopsies, under MRI guidance. During such interventions, the acquired MR image planes are typically aligned to the surgical instrument needle axis and to surrounding anatomical structures of interest in order to efficiently monitor the advancement in real-time of the instrument inside the patient’s body. Object tracking inside the MRI is expected to facilitate and accelerate MR-guided interventions by allowing to automatically align the image planes to the surgical instrument. In this PhD thesis, an image-based workflow is proposed and refined for automatic image plane alignment. An automatic tracking workflow was developed, performing detection and tracking of a passive marker directly in clinical real-time images. This tracking workflow is designed for fully automated image plane alignment, with minimization of tracking-dedicated time. Its main drawback is its inherent dependence on the slow clinical MRI update rate. First, the addition of motion estimation and prediction with a Kalman filter was investigated and improved the workflow tracking performance. Second, a complementary optical sensor was used for multi-sensor tracking in order to decouple the tracking update rate from the MR image acquisition rate. Performance of the workflow was evaluated with both computer simulations and experiments using an MR compatible testbed. Results show a high robustness of the multi-sensor tracking approach for dynamic image plane alignment, due to the combination of the individual strengths of each sensor.

Résumé : En imagerie par résonance magnétique IRM interventionnelle, des interventions percutanées minimalement-invasives biopsies, ablations de tumeurs,

. sont réalisées sous guidage IRM. Lors de l’intervention, les plans de coupe acquis sont alignés sur l’outil chirurgical et les régions anatomiques d’intérêt afin de surveiller la progression de l’outil dans le corps du patient en temps réel. Le suivi d’objets dans l’IRM facilite et accélère les interventions guidées par IRM en permettant d’aligner automatiquement les plans de coupe avec l’outil chirurgical. Dans cette thèse, un système d’alignement automatique des plans de coupe établi sur une séquence IRM clinique est développé. Celui-ci réalise automatiquement la détection et le suivi d’un marqueur passif directement dans les images IRM tout en minimisant le temps d’imagerie dédié à la détection. L’inconvénient principal de cette approche est sa dépendance au temps d’acquisition de la séquence IRM clinique utilisée. Dans un premier temps, les performances du suivi ont pu être améliorées grâce à l’estimation et la prédiction du mouvement suivi par un filtre de Kalman. Puis un capteur optique complémentaire a été ajouté pour réaliser un suivi multi-capteurs, découplant ainsi la fréquence de rafraichissement du suivi de la fréquence de rafraichissement des images IRM. La performance du système développé a été évaluée par des simulations et des expériences utilisant un banc d’essai compatible IRM. Les résultats montrent une bonne robustesse du suivi multi-capteurs pour l’alignement des plans de coupe grâce à la combinaison des qualités individuelles de chaque capteur.

en fr

Keywords : Kalman filter Medical image processing Registration Multi-sensor data fusion Optical tracking Computer vision Real-time passive tracking Interventional MRI

Mots-clés : Filtre de Kalman Recalage Traitement d’images médicales Fusion de données multi-capteurs Suivi optique Vision par ordinateur Suivi temps-réel IRM interventionnelle





Autor: Markus Neumann -

Fuente: https://hal.archives-ouvertes.fr/



DESCARGAR PDF




Documentos relacionados