Département Informatique, 19/04/2006 Synthèse Bibliographique Laurent ZAGNI Tuteurs : D. Sarrut [CREATIS] J. M. Pinon [INSA] INTEGRATION DES DEFORMATIONS.

Slides:



Advertisements
Présentations similaires
PROJET USINE A VELOS © BERNARD L KONGS 0105.
Advertisements

RTC 3D ORGANE SITUATION CLINIQUE
F. Bataille CEA, Service Hospitalier Frédéric Joliot, Orsay, France
Accélération du Rendu Volumique basée sur la Quantification des Voxels
Matthias Zwicker Hanspeter Pfister Jeroen van Baar Markus Gross
Soutenance de thèse – 3 décembre 2008
IMAGERIE ET RADIOTHERAPIE
Mesures dans le domaine fréquentiel
"Développement d'une cellule d'audit et d'analyse de parc »
"Développement d'une cellule d'audit et d'analyse de parc"
Introduction Pour concrétiser l’enseignement assisté par ordinateur
Formation ASTRA ZENECA
La correction d’atténuation des images de Tomographie par Émission de Positons (TEP) utilisant les images de Tomodensitométrie (TDM) Guillaume BONNIAUD.
3. Analyse et estimation du mouvement dans la vidéo
Génération interactive dimages projectives : Application à la Radiothérapie Pierre BLUNIER Du 01/12/2002 au 28/03/2003 Centre Léon Bérard.
Indicateurs de position
A Pyramid Approach to Subpixel Registration Based on Intensity
Piecewise Affine Registration of Biological Images
Stages Equipe Epidaure INRIA Sophia-Antipolis Grégoire Malandain.
Maîtrise des données et des métadonnées de l’ODS
Animation de solides en contact par modèle physique
Institut FEMTO-ST – UMR 6174
L’objectif est de présenter
Le diaphragme (photographie)
Maple, modélisation et résolution de problèmes
Détection de « tâches dobjets artificialisés » D.Réchal IRD, ESPACE Dev 18/02/2011 – Montpellier (France)
Fluoroscopie virtuelle: La Fluoronavigation.
Auto-organisation dans les réseaux ad hoc
Support Vector Machine
Chapitre 6 : Restauration d’images
Réalisateur : PHAM TRONG TÔN Tuteur : Dr. NGUYEN DINH THUC
Calcul distribué pour l'imagerie médicale
Mathieu De Craene Défense publique – 24 octobre 2005 Jury
Grégory Maclair 5 décembre 2008 Laboratoire dImagerie Moléculaire et Fonctionnelle (IMF) – CNRS-UMR 5231 Laboratoire Bordelais de Recherche en Informatique.
Plan de l’exposé Présentation de l’équipe Présentation du stage
Etude de la normalité du maxillo- facial à partir dimages 3D CT.
Présentation du mémoire
Design dun système de vision embarqué. Application:
Pr. M. Talibi Alaoui Département Mathématique et Informatique
Développement informatique : Outils dexploitation de films infrarouges Projet dimagerie : Reconnaissance automatique de lemplacement dobjets sur des imagesinfrarouges.
Approches non intrusives des éléments finis stochastiques
Soutenance de stage 16 Mai au 5 Août 2011
Jean-Michel Rouet, Jean-José Jacq et Christian Roux,
1 Déformation Bi-manuelle en Réalité Virtuelle Encadrants : Antonio Capobianco, Jérôme Grosjean Étudiants : Michaël Kolomytzeff, Manuel Veit.
Introduction et Généralités sur l’Algorithmique
Modélisation des organes du petit bassin de la femme
Baudouin DENIS de SENNEVILLE
Suivi de trajectoires par vision Y. Goyat, T. Chateau, L. Trassoudaine 1.
Décision incertaine et logistique : Grille typologique
DU TRAITEMENT DU SIGNAL
Recalage contraint par cartes de courbures discrètes pour la modélisation dynamique du rein Valentin LEONARDI, Jean-Luc MARI, Philippe SOUTEYRAND, Julien.
Romain Dupont encadré par J.Aubourg et P. Fuchs
Implémentation d’un opérateur de répartition de sources lumineuses
Suivi d’Horizons Sismiques
Visualisation des flots optiques en 3D
Comparaison multi-échelle des précipitations du modèle Méso-NH et des données radar Colloque CNFSH – Ecole des Ponts ParisTech – 11/12 juin 2009 A., Gires.
Le PS-InSAR pour évaluer le comportement des grottes en zone urbaine
Sciences Mécaniques Appliquées
Modélisation des Actions Mécaniques Première sti2d
Réalisation d'un maillage 3D à l'aide de la toolbox Matlab ISO2MESH Frédéric Lange Doctorant CREATIS Equipe 5:RMN et optique, méthodes et systèmes Encadrants.
Centre de Lutte Contre le Cancer Léon-Bérard (LYON)
Sommation spatio-temporelle d’images 4D du thorax pour le cumul rétrospectif des doses en radiothérapie du poumon Laurent ZAGNI, INSA, département Informatique,
GdR MoMaS Novembre 2003 Conditions d’interface optimales algébriques pour la vibro-élasticité. François-Xavier Roux (ONERA) Laurent Sériès (ONERA) Yacine.
Vers une simulation Monte Carlo de la distribution de dose déposée dans un patient en hadronthérapie. 1. Introduction des données anatomiques d’un patient.
Soigner, chercher, guérir. Ensemble RESPI 2000 et MODELISATION DES DEFORMATIONS D’ORGANES PAR RECALAGE DEFORMABLE D. Sarrut, Ch Ginestet, C. Carrie Equipe.
MODELISATION PAR METHODES MONTE CARLO DE L’ ESPACE DES PHASES D’ UN FAISCEAU DE PHOTONS EN RADIOTHERAPIE Chamberlain Francis DJOUMESSI ZAMO Chamberlain.
Etude et construction d'un tomographe TEP/TDM pour petits animaux combinant détecteurs à pixels hybrides et modules phoswich à scintillateurs. Stan NICOL.
Projet de fin d’étude Conception d’un environnement d’imagerie médicale pour la radiothérapie à partir de DICOM-RT Département informatique Stéphane Hlavacek.
Emel CHAIEB Évaluation des différents protocoles pour l’acquisition d’images 4D sur un scanner non prévu à cet effet Simon RIT Myriam AYADI Elsa GIROUD.
Transcription de la présentation:

Département Informatique, 19/04/2006 Synthèse Bibliographique Laurent ZAGNI Tuteurs : D. Sarrut [CREATIS] J. M. Pinon [INSA] INTEGRATION DES DEFORMATIONS ET DES MOUVEMENTS RESPIRATOIRES DANS LES CALCULS DOSIMETRIQUES EN RADIOTHERAPIE DU POUMON: TECHNIQUES D’ANALYSE ET DE TRAITEMENT D’IMAGES UTILISEES Équipe Rayonnement, Images, Oncologie Centre Léon Bérard, Lyon Laurent ZAGNI 5 IF Mastère Informatique Graphique et Images

Département Informatique, 19/04/2006 Synthèse Bibliographique Laurent ZAGNI Plan Synthèse Bibliographique Introduction Signaux respiratoires et imagerie 4D du thorax Recalage non rigide et modèles de déformation Distribution dynamique des doses Conclusions et perspectives

Département Informatique, 19/04/2006 Synthèse Bibliographique Laurent ZAGNI Introduction But du stage: Etude de la dosimétrie 4D Moyens: Nécessité d’étudier d’autres thèmes corrélés: – Signaux respiratoires: indispensable pour l’étude de la dynamique des mouvements. – Images CT4D – Recalage déformable.

Département Informatique, 19/04/2006 Synthèse Bibliographique Laurent ZAGNI Plan Signaux respiratoires et imagerie 4D du thorax – Signaux respiratoires – Acquisition et reconstruction d’images tomographiques 4D Principe Tri des données acquises Recalage non rigide et modèles de déformation – Application aux images 4D – Modèle de déformation Distribution dynamique des doses – Intégration du mouvement dans les doses statiques – Distributions dynamiques de dose

Département Informatique, 19/04/2006 Synthèse Bibliographique Laurent ZAGNI Signaux respiratoires et Imagerie 4D du poumon Acquisition de signaux respiratoires Imagerie 4D du poumon Prédiction du mouvement des tumeurs

Département Informatique, 19/04/2006 Synthèse Bibliographique Laurent ZAGNI Signaux respiratoires et Imagerie 4D du poumon Signal respiratoire: – Quantifie le mouvement de respiration – Base de construction des images 4D. Imagerie 4D du poumon – Représentent l’anatomie du patient pendant un cycle respiratoire Définition du moment idéal pour l’irradiation du patient Variation de l’intensité du faisceau pour suivre les mouvements de la tumeur (développement futurs)

Département Informatique, 19/04/2006 Synthèse Bibliographique Laurent ZAGNI Signal respiratoire Défini comme une fonction du temps monodimensionnelle 2 types de signaux à distinguer: – Signaux acquis: Acquisition sur un patient par différents systèmes – Signaux modélisés: Modélisation mathématique donnant une approximation des signaux réels.

Département Informatique, 19/04/2006 Synthèse Bibliographique Laurent ZAGNI Acquisition de signaux respiratoires

Département Informatique, 19/04/2006 Synthèse Bibliographique Laurent ZAGNI Signaux acquis Mesures externes: – Ex: Le Varian Real-Time Position Management (RPM) Respiratory Gating System: système de suivi infrarouge du mouvement d’un marqueur sur la poitrine du patient. – Nécessite plusieurs marqueurs pour être fiable, ou de le combiner au volume pulmonaire. – Ne permettent pas de connaître la position précise du poumon et de la tumeur. [Koch et al 2004]

Département Informatique, 19/04/2006 Synthèse Bibliographique Laurent ZAGNI Signaux acquis Volume pulmonaire: – Spirométrie: donne le volume relatif d’air contenu dans les poumons. Problèmes de dérive du signal due majoritairement à un problème matériel. Invasives pour le patient. Mesures internes: – Extraction directe du signal depuis les images acquises – Mesure des déformations locales – Densité pulmonaire

Département Informatique, 19/04/2006 Synthèse Bibliographique Laurent ZAGNI Signaux respiratoires acquis Qualité du signal – Volume respiratoire a une meilleure corrélation avec le mouvements des tumeurs que le déplacement abdominal. Relation entre signal respiratoire et position d’une tumeur pas linéaire ni reproductible au cours d’un traitement (souvent espacement de plusieurs jours) Il est nécessaire de posséder des données supplémentaires (images) sur la tumeur.

Département Informatique, 19/04/2006 Synthèse Bibliographique Laurent ZAGNI Signaux modélisés Modèles de Lujan et George: – sinusoïdal: – 3 types de respiration: Libre Audio instruction Audio avec retour visuel [Lujan 2004]

Département Informatique, 19/04/2006 Synthèse Bibliographique Laurent ZAGNI Images CT 4D Seul moyen de visualiser le mouvement des cibles en radiothérapie [E.C Ford 2003]

Département Informatique, 19/04/2006 Synthèse Bibliographique Laurent ZAGNI Images CT 4D Processus d’acquisition de scan 4D [P.Keall 2004]

Département Informatique, 19/04/2006 Synthèse Bibliographique Laurent ZAGNI Plan Signaux respiratoires et imagerie 4D du thorax – Signaux respiratoires – Acquisition et reconstruction d’images tomographiques 4D Recalage non rigide et modèles de déformation – Application aux images 4D – Modèle de déformation Distribution dynamique des doses – Intégration du mouvement dans les doses statiques – Méthodes

Département Informatique, 19/04/2006 Synthèse Bibliographique Laurent ZAGNI Recalage déformable Pour connaître les mouvements de déformation des organes en tous points. – Outil indispensable en dosimétrie 4D pour pouvoir cumuler des grilles de dose calculées à différentes phases de la respiration ou du traitement (organes cible modifiés) – Les pixels ne subissent pas tous la même déformation # recalage rigide. Donne le champ de déformation entre: les images sur lesquelles les cartes de dépôt de doses statiques ont été calculées et l’image de référence sur laquelle on va sommer les doses.

Département Informatique, 19/04/2006 Synthèse Bibliographique Laurent ZAGNI Recalage déformable EX. Utilisation de l’algorithme « démons » pour évaluer les déformations respiratoires du thorax. – Détection précise de faibles déformations locales – Hypothèse de conservation d’intensité des images – Lissage des vecteurs de déformations. – Donne pour chaque pixel de l’image à recaler le vecteur vers le pixel de référence [V.Boldea 2006]

Département Informatique, 19/04/2006 Synthèse Bibliographique Laurent ZAGNI Recalage déformable Recalage entre images successives ou recalage d’une image avec toutes les autres [V.Boldea 2006]

Département Informatique, 19/04/2006 Synthèse Bibliographique Laurent ZAGNI Recalage déformable Vecteur de la déformation de I à J I: IMAGE A DEFORMER J: IMAGE DE REFERENCE [V.Boldea 2006]

Département Informatique, 19/04/2006 Synthèse Bibliographique Laurent ZAGNI Modèles de déformation Modélisation d’images intermédiaires pendant le cycle respiratoire. Modèle propre à chaque patient, servant de base de calcul pour calculer des images pour toutes les positions du cycle. Hypothèses: – Images utilisées: fin d’inspiration et fin d’expiration, en blocage respiratoire. – Déplacement proche d’une trajectoire rectiligne – Pas de prise en compte de l’hystérésis du mouvement de la respiration. – Génération d’images TDM intermédiaires correctes par Backward Mapping.

Département Informatique, 19/04/2006 Synthèse Bibliographique Laurent ZAGNI Plan Signaux respiratoires et imagerie 4D du thorax Recalage non rigide et modèles de déformation Distribution dynamique des doses – Intégration du mouvement dans les doses statiques Marges d’incertitudes Convolution par fonction de probabilité de position Limites – Distributions dynamiques de dose Suivi de voxels et accumulation de doses Simulation de Monte Carlo 4D

Département Informatique, 19/04/2006 Synthèse Bibliographique Laurent ZAGNI Intégration du mouvement Marges d’incertitude: Dose calculée sur un modèle statique du patient et délivrée sur le PTV – GTV: Tumeurs visibles et palpables. – CTV: GTV + extensions macroscopiques. – PTV: CTV + marges internes + marges de mouvement (éventuellement)

Département Informatique, 19/04/2006 Synthèse Bibliographique Laurent ZAGNI Intégration du mouvement Convolution par fonction de probabilité de position: L’intégration des mouvements par cette méthode donne de bons résultats, mais la technique employée est assez floue. Fonction de densité de probabilité de position d’un organe en respiration

Département Informatique, 19/04/2006 Synthèse Bibliographique Laurent ZAGNI Intégration du mouvement Limites: – Prise en compte des mouvements mais pas des déformations. – Hypothèse fausse que les doses ne sont pas affectées par les changements anatomiques accompagnant la respiration (grands mouvements à l’interface des tissus).

Département Informatique, 19/04/2006 Synthèse Bibliographique Laurent ZAGNI Distributions dynamiques de dose Prise en compte des déplacements et des déformations des voxels (éléments tissulaires) pendant le traitement. – Méthode appropriée: le recalage déformable – Matériel: Image 4DCT de la respiration du patient à différentes phases Champs de déformation entre les images. – Calcul dynamique par suivi de voxels: Direct Rétrospectif

Département Informatique, 19/04/2006 Synthèse Bibliographique Laurent ZAGNI Distributions dynamiques de dose Suivi de voxels et cumuls rétrospectif des doses: [KK.Brock 2003]

Département Informatique, 19/04/2006 Synthèse Bibliographique Laurent ZAGNI Distributions dynamiques de dose Deux approches pour estimer la dose reçue à l’inspiration par chaque voxel de la grille d’expiration : (méthode de déformation –interpolation) – Approximation directe – Approximation affinée [M.Rosu 2005]

Département Informatique, 19/04/2006 Synthèse Bibliographique Laurent ZAGNI Monte Carlo 4D Simulation de particules Possibilité de régler la résolution temporelle Prise en compte de tous les tissus et des hétérogénéités d’interface. Meilleure description de la pénétration de la dose en profondeur. Calcul analytique Monte Carlo [H.Paganetti 2004]

Département Informatique, 19/04/2006 Synthèse Bibliographique Laurent ZAGNI Mon sujet : Points à étudier: – Sommation et pondération des DDS pour obtenir la Distribution Dynamique des Doses (DDD). – Etude des problèmes de déformation et d’interpolation des DDS sur une image de référence. (prise en compte des changements de densité volumique des voxels après déformation des images). – 3ème approche de méthode de déformation interpolation

Département Informatique, 19/04/2006 Synthèse Bibliographique Laurent ZAGNI Conclusion perspectives Etude bibliographique a permis de mieux comprendre le sujet et la problématique de l’imagerie médicale. Projet de mastère à poursuivre: – Méthode de déformation – interpolation à mettre en place – Comparaison avec les autres méthodes existantes.

Département Informatique, 19/04/2006 Synthèse Bibliographique Laurent ZAGNI Merci de votre attention