Méthodes de Reconstruction tridimensionnelles

Méthodes de Reconstruction tridimensionnelles

Méthodes de reconstruction 3D à partir de coupes sériées

Les méthodes de reconstruction à partir de coupes sériées permettent, à partir des images 2D, d’obtenir une modélisation tridimensionnelle des structures anatomiques. La méthode de base nécessite des techniques manuelles, semi-automatiques et automatiques de segmentation permettant de délimiter les contours des structures d’intérêts sur chacune des coupes. A partir des contours numérisés sur chaque coupe, une opération de connexion des segmentations permet d’obtenir un maillage surfacique de l’objet. L’algorithme le plus courant permettant de réaliser cette opération est l’algorithme des « marching cubes » (Lorensen and Cline 1987).

Afin de faciliter l’étape de segmentation manuelle, cette dernière peut être remplacée par des techniques semi-automatiques, telle que « la méthode de propagation des contours » dans les coupes successives. L’opérateur numérise manuellement une ou plusieurs coupes de son choix ; à partir de cette première initialisation, des algorithmes de traitement d’images permettent alors de segmenter automatiquement les coupes adjacentes.

Huang (Huang et al. 2006) a utilisé cette méthode pour la segmentation d’organes tels que le cœur et le foie. Une autre méthode basée sur « la définition des volumes d’intérêt » consiste à identifier un volume d’intérêt réduit autour de la structure à segmenter. Des techniques de segmentations 3D par traitement d’image sont alors utilisées pour identifier les voxels appartenant à la région d’intérêt. Dieudonné (Dieudonne et al. 2007) a utilisé cette approche pour la segmentation des organes tels que les poumons et le foie.

Méthodes de reconstruction 3D à partir de la radiographie biplane

La stéréoradiographie, associée à des algorithmes de reconstruction 3D, peut être la meilleure alternative aux méthodes de reconstructions à partir de coupes sériées. Le principe de base est l’utilisation de deux radiographies orthogonales ou obliques, d’un environnement calibré – afin que les données géométriques et positionnelles de l’environnement (source et plan de projection) soient connues –, l’extraction manuelle ou automatique de l’information pertinente, recalage d’un modèle prédéfini (dit modèle générique ou morpho-réaliste généralement issu de reconstruction 3D à partir de coupes sériées) et, enfin, l’obtention d’un modèle tridimensionnel personnalisé.

Méthode basée sur la reconstruction 3D « SCP »

Les méthodes de modélisation 3D « SCP » s’appuient sur la reconstruction 3D de points anatomiques 2D « Stéréo-Correspondants », c’est-à-dire identifiés dans chacune des deux radiographies. Une fois les points repérés, leurs positions 3D dans l’espace sont calculées par l’intersection de 2 droites de contraintes épipolaires joignant les sources aux identifications 2D sur les plans images. En pratique, cette intersection idéale n’est pas réalisable à cause des erreurs induites lors de l’identification des points anatomiques sur les radiographies.

L’intersection est donc considérée comme le milieu du segment joignant les 2 droites de contraintes. Cette méthode a été exploitée par Pearcy et Stokes (Pearcy 1985, Stokes et al. 1981) afin de reconstruire en 3D des vertèbres lombaires : 6 à 9 points SCP ont été identifiés puis reconstruits grâce à l’algorithme DLT (pour « Direct Linear Transformation ») (Abdel-Aziz and Karara 1971). Néanmoins, aucun modèle 3D détaillé n’a été validé. Afin d’obtenir de modèles 3D plus détaillés, certains auteurs proposent de saisir davantage de points SCP dans chacune des radiographies (Aubin et al. 1997, Gauvin et al. 1998).

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Pour la reconstruction 3D du bassin, par exemple, Gauvin propose de saisir 19 points SCP. Les points 3D sont ensuite reconstruits par l’algorithme DLT. Ainsi, un modèle détaillé est obtenu et la validation sur 2 bassins secs isolés a montré un écart de 2ET = 4.8 mm en comparaison avec des mesures directes. Les modélisations simplifiées issues de ces approches restent limitées en terme de précision et de représentation tridimensionnelle des modèles (Tableau 11). L’introduction de modèles génériques et l’identification d’un plus grand nombre de repères SCP permettent, dans un contexte in vitro, de gagner en précision (Aubin et al. 1997). Néanmoins, les auteurs soulignent la difficulté à identifier certains repères anatomiques sur les deux radiographies.

Méthode basée sur la reconstruction 3D « NSCP »

Les méthodes basées uniquement sur les points SCP comportent des limites car peu de repères anatomiques sont facilement identifiables à la fois sur les deux radiographies. En revanche, de nombreux repères sont facilement identifiables sur l’une des deux radiographies uniquement. D’où l’idée d’augmenter le nombre de repères anatomiques et de proposer des méthodes « NSCP » pour « Non Stéréo-Corresponding Points ».

Dans un environnement calibré, la seule information disponible sur ces points est que leur position 3D est placée sur la droite joignant la source de rayons X à leur projection 2D dans le plan de l’image. Pour rajouter de l’information a priori, des auteurs (Veron 1997, Mitulescu et al. 2002, Mitulescu et al. 2001, Mitton et al. 2000) proposent d’introduire un modèle générique de la structure à Yasmina CHAIBI Thèse de doctorat 80 reconstruire, tout en s’assurant que la solution recherchée est relativement proche de ce dernier. En général, l’initialisation de l’objet générique est proposée à partir des points SCP numérisés. Disposant des contraintes imposées par les points NSCP et éventuellement de points SCP, une transformation élastique du modèle générique est alors appliquée, tout en minimisant l’énergie de déformation du maillage de ce dernier.

Finalement, une déformation par Krigeage6 (Trochu 1993) est appliquée à l’ensemble du modèle générique. Ces méthodes ont été évaluées in vitro sur des vertèbres isolées avec des écarts (2RMS) de 2.0 mm à 2.8 mm par rapport à des mesures directes (Mitulescu 2001, Veron 1997) et sur quatre bassins isolés avec des écarts de 3.8 mm comparés à des mesures directes (Laporte 2002, Mitulescu 2001).

D’autre part, Mitulescu et al. (Mitulescu 2001) ont montré in vitro et à partir de 30 vertèbres lombaires isolées, que l’ajout de points NSCP permettait de réduire les écarts de forme par rapport à des mesures directes de 7.2 mm (6 points SCP) à 2.8 mm (6 points SCP + 19 points NSCP). Finalement, une étude réalisée par Mitulescu (Mitulescu et al. 2002) sur 58 vertèbres scoliotique in vivo, a montré que la méthode NSCP permettait de réduire les écarts de forme par rapport au CT-scan de 6.4 mm (6 points SCP) à 4.0 mm (6 points SCP + 19 points NSCP).

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