Date : 2000
Editeur / Publisher : [Lieu de publication inconnu] : [Editeur inconnu] , 2000
Type : Livre / Book
Type : Thèse / ThesisLangue / Language : anglais / English
Imagerie tridimensionnelle en médecine
Modélisation tridimensionnelle
Résumé / Abstract : L'électro- et la magnéto-encéphalographie (EEG et MEG) de même que l'électro-et la magnéto-cardiographie (ECG et MCG) sont des techniques non invasives dont 1 'utilité n'est plus à démontrer pour étudier l'activité bioélectrique chez l'homme. La résolution du problème inverse à partir de ces mesures permet de remonter au(x) source(s) de 1' activité dont la localisation impose de prendre en compte l'anatomie du patient. Nous avons développé une méthode originale pour construire un modèle 3D patient-dépendant, à partir d'un volume d ' images RM ou de 2 projections RX orthogonales. Conjugué aux signaux bio électromagnétiques (BE) mesurés, ce modèle permet de résoudre le problème inverse. Il inclue les surfaces externes du torse, des poumons et du péricarde. La méthode procède en trois étapes: reconstruction 3D, triangulation des surfaces, mise en correspondance avec tes signaux BE. La géométrie 3D est reconstruite par mise en correspondance d'un modèle de référence 3D surfacique déformable avec les données IRM du patient. Cette déformation s'obtient par minimisation d'une fonctionnelle issue du modèle et des données. La méthode est très robuste grâce une mise en œuvre mutti-résolution qui s'appuie sur des cartes de potentiel orientées. Un modèle 3D peut être aussi reconstruit à partir de 2 projections RX orthogonales. La déformation du modèle est réalisée en 20 entre les contours du modèle projeté et ceux extraits des données. Le champ de déplacement obtenu est rétroprojeté et interpolé en 3D sur le modèle. La triangulation des surfaces est réalisée par une technique de Marching Cubes puis simplifiée à l'aide d'une méthode directe basée sur la dualité Delaunay Voronoï avec mesure de distance discrète. Le modèle déformé est mis en correspondance avec les données BE via des marqueurs. Nous avons reconstruit avec succès plus de 50 modèles 3D à partir de données IRM. Nous a montré que la méthode s'étend à 2 projections RX orthogonales malgré des problèmes pratiques résiduel
Résumé / Abstract : Electro- and magneto encephalographic (EEG and MEG) as well as electro- and magneto cardio-graphic (ECG and MCG) recordings have been proved useful in non invasively extracting information on human bioelectric activity. The recovery of activity sources and location needs solving the inverse problem knowing patient anatomy. In this work, a methodology has been developed to construct patient specific boundary element models for bioelectromagnetic (BE) inverse problems from magnetic resonance (MR) data volumes as well as from 2 orthogonal X-ray projections. The complete model includes the torso, lungs and pericardium external surfaces. The process consists of three steps: reconstruction of 3-D patient geometry, triangulation, registration of the mode! with the BE data. The 3-D geometry is reconstructed by matching a 3-D deformable boundary element template to the MR data. The defom1ation results from an energy minimization process including image and model based terms. The robustness of the matching is improved by multi-resolution and global to local approaches as well as using oriented distance maps. A boundary element template is al so used when 3-D geometry is reconstructed from 2 X-ray projections. The deformation is computed in 2-D by matching the template projected contours with the real contours extracted from the data. Then the produced 2-D vector field is back-projected and interpolated on the 3-D template. A marching cube triangulation is computed from the reconstructed 3-D geometry followed by a non-iterative 3D surface mesh-simplification step. It is based on the Voronoi-Delaunay duality with discrete distance measures. Finally, the triangulated surfaces are registered with BE data utilizing markers. More than 50 boundary element models have been successfully constructed from MR images using our method. We demonstrated the feasibility of reconstructing such a mode! from 2 X-ray projections but practical problems remain to be solved before processing real data.