Description du projet
La génération de modèles patient-spécifiques est un problème encore largement ouvert. En effet, nous disposons de données volumiques mais il est difficile d'en extraire efficacement les différents tissus et organes étiquetés en tant que tels. Les données volumiques sont bruitées et ont un très faible contraste. De plus, l'extraction de différents organes d'un même volume implique de bien prendre en compte leurs interfaces, qui peuvent être très nombreuses. Dans ce cadre, nous proposons une approche basée sur l'analyse de nuages de points. Dans un premier temps, nous proposons une extraction de points potentiellement aux interfaces entre organes; cette représentation sera incomplète et contiendra des nombreux points aberrants. Cette étape d'extraction implique la détection des contours des organes sur les images [ZT98]. Pour reconstruire les différents organes à partir de ce nuage de point, nous introduirons des connaissances a priori [SDP13] qui permettront de contraindre la reconstruction. Cette approche est en rupture avec des approches traditionnelles qui consistent souvent à déformer un atlas; il s'agit de raisonner d'avantage en terme d'interface entre organes pour extraire non pas la surface d'un seul objet ([ACA05] entre autres) mais plusieurs surfaces (éventuellement en contact). Nous focaliserons nos efforts sur des données de corps entiers issues de scanner-X.
Compétences requises/à acquérir :
Informatique graphique (maillages/surfaces, traitement d'images), C++
Contexte :
L’approche proposée s’inscrit également dans la lignée du projet PAPS (http://liris.cnrs.fr/~jdigne/paps/anr_paps.html) déposé par les encadrants et qui vient d’obtenir un financement de l’ANR. Le but est d’étudier l’adéquation des résultats plus théoriques développés dans le projet PAPS, avec la problématique de la reconstruction de surfaces.
Encadrement
Sébastien Valette (CR1 CNRS au CREATIS, INSA-Lyon)
Julie Digne (CR2 CNRS au LIRIS, Université Lyon 1)
Raphaëlle Chaine (Prof. Université Lyon 1)
Contact :
sebastien.valette@creatis.insa-lyon.fr
Références bibliographiques :
[ZT98] D. Ziou, S. Tabbone, Edge Detection Techniques - An Overview, International Journal of Pattern Recognition and Image Analysis, 1998 *
[ACA05] R. Allègre, R. Chaine, and S. Akkouche, Convection-Driven Dynamic Surface Reconstruction, Shape Modeling International 2005
[SDP13] A. Sotiras, C. Davatzikos, N. Paragios: Deformable Medical Image Registration: A Survey. IEEE Trans. Med. Imaging 32(7): 1150-1188 (2013)