Grégory Maclair 5 décembre 2008 Laboratoire dImagerie Moléculaire et Fonctionnelle (IMF) – CNRS-UMR 5231 Laboratoire Bordelais de Recherche en Informatique.

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1 Grégory Maclair 5 décembre 2008 Laboratoire dImagerie Moléculaire et Fonctionnelle (IMF) – CNRS-UMR 5231 Laboratoire Bordelais de Recherche en Informatique (LaBRI) – CNRS-UMR 5800 1

2 Introduction et problématique Analyse et algorithmes de correction dun mouvement reproductible et applications pour la thermothérapie guidée par IRM Modélisation des perturbations de champ magnétique Conclusion et Perspectives 2

3 IRM Outils de chauffage Radiofréquences Laser Ultrasons focalisés 3 Mesures dynamiques

4 A chaque unité de volume est associé un nombre complexe M 4

5 5 Fréquence de résonance des protons (PRFS) : Dose thermique : [Sapareto, 1984 ]

6 Mouvement Effet de susceptibilité magnétique 6

7 Abdomen dun volontaire sain en respiration libre Etape 2 : estimation des mouvements locaux (Cornelius-Kanade [Kanade, 1983]) Etape 1 : estimation du mouvement global [Friston, 1995] 7

8 … … … … Intervention Apprentissage … … … … Méthode de latlas [Denis de Senneville, 2004] 8 t=0t=n-1

9 Changement des propriétés IRM [Graham, 1999] Influence sur le contraste de limage Non conservation de lintensité lumineuse : Estimation du mouvement biaisée localement 9

10 Problématique liée à latlas Mouvements périodiques Problème : Echantillonnage précis du mouvement observé Problème de densité de population de latlas Une même valeur dans latlas = plusieurs position de lorgane Position de lorgane [mm] Valeur de la phase [rad] 10 n=10

11 Introduction & problématique Analyse et algorithmes de correction dun mouvement reproductible et applications pour la thermothérapie guidée par IRM Modèle de mouvement basé sur lAnalyse en Composantes Principales (ACP) Amélioration de la recherche dans latlas Optimisation de plan dacquisition Modélisation des perturbations de champ magnétique induites par le mouvement Modélisation sur organes mobiles Modélisation sur organes non-mobiles Conclusion & Perspectives 11

12 Problématique : Trouver une méthode destimation de mouvement robuste aux changements locaux dintensité Profiter du caractère périodique du mouvement observé Solution proposée : Pendant lapprentissage Estimation de mouvement à laide dun algorithme basé flot optique Calcul dun modèle de mouvement à laide dune ACP [Black, 1997] Pendant lintervention Estimation du mouvement à partir du modèle de manière globale 12 Maclair G. et al., ICIP, 2007

13 Création dune matrice dapprentissage du mouvement F : Analyse en Composantes Principales sur F Obtention dune base de mouvement B :, avec k défini tel que : 13

14 Calculer T t entre I t et I 0 : Trouver a t minimisant lexpression suivante : Utilisation de la méthode Levenberg-Marquardt 14

15 15 a 0 x a1xa1x Recalage + Combinaison linéaire des éléments de la base calculée par ACP Sans recalage Avec recalage

16 A & B : Distribution de température après 40s de chauffage RF A : estimation basée flot optique B : estimation basée ACP C & D : Cartes de dose thermique correspondantes 16

17 Evolution temporelle de la température : en bleue, basée flot optique en rouge, basée ACP 17

18 Abdomen dun volontaire sain en respiration libre Base calculée 18

19 Approche de latlas – Flot optiqueApproche de latlas - ACP 150 ms Estimation de mouvement: 150 ms 75 ms Estimation de mouvement: 75 ms Stabilité de la méthode comparée à lapproche existante (1,1°C) Compatibilité avec les contraintes temps réel 19

20 Introduction & problématique Analyse et algorithmes de correction dun mouvement reproductible et applications pour la thermothérapie guidée par IRM Modèle de mouvement basé ACP Amélioration de la recherche dans latlas Optimisation de plan dacquisition Modélisation des perturbations de champ magnétique induites par le mouvement Modélisation sur organes mobiles Modélisation sur organes non-mobiles Conclusion & Perspectives 20

21 Remplacer le critère dinter-corrélation sur limage anatomique Utiliser le descripteur principal comme critère de recherche Associer avec 21

22 Résultat non satisfaisant Cause : Index dans latlas erroné Solution : Prise en compte de leffet dhystérèse 22

23 Mouvement entre linspiration et lexpiration non symétrique Modification de la phase différente en fonction de létat de la respiration (inspiration/expiration) Marquage de la phase dinspiration 23

24 Incertitude sur la T°C équivalente à lapproche traditionnelle Temps de recherche dans latlas amélioré dun facteur 3 24

25 Introduction & problématique Analyse dun mouvement reproductible et applications pour la thermothérapie guidée par IRM Modèle de mouvement basé ACP Amélioration de la recherche dans latlas Optimisation de plan dacquisition Modélisation des perturbations de champ magnétique induites par le mouvement Modélisation sur organes mobiles Modélisation sur organes non-mobiles Conclusion & Perspectives 25

26 Problématique : Eviter lapparition/disparition de structures anatomiques Orienter le volume dintérêt dans la direction du mouvement dominant 26 Avec Bruno Quesson, Mathilde Merle, Thibault Carteret

27 Méthode proposée (1/2): Acquisition dynamique de 2 coupes orthogonales Recherche du mouvement dominant sur la cible dans les 2 orientations à laide dune ACP Obtention du vecteur de mouvement 3D D xyz (u,v,w) 27 u vv w

28 Méthode proposée (2/2) : Calcul des angles de corrections α et β Mise à jour des paramètres IRM et acquisition Recherche du nouveau vecteur de mouvement dominant Nouveau calcul des angles de corrections Si |α|<5° et |β|<5° : fin de lalgorithme Sinon : nouvelle itération 28

29 Après correction : Mouvement dominant dans la direction de laxe Oy de laimant 29

30 Optimisation effectuée après une itération 30

31 31 Temps (s) Déplacement (mm) Vue coronale après optimisation du plan de coupe Evolution temporelle des déplacements suivant : laxe Oy laxe Ox laxe Oz

32 Introduction & problématique Analyse dun mouvement reproductible et applications pour la thermothérapie guidée par IRM Modèle de mouvement basé ACP Amélioration de la recherche dans latlas Optimisation de plan dacquisition Modélisation des perturbations de champ magnétique Modélisation sur organes mobiles Thermométrie sur le sein Conclusion & Perspectives 32

33 Hypothèse : Déplacement observé principalement dans la direction longitudinale de laimant Observation autour du centre de laimant Organe observé éloigné de linterface air/tissus Alors : Approximation du changement de champ magnétique par un modèle linéaire 33

34 34 … t=0 Donnée en entrée : La base de mouvement calculée précédemment 0<t<n-1 et 0<t<n-1 Maclair G. et al., MICCAI, 2007

35 Utilisation dune Décomposition en Valeur Singulière (SVD) pour calculer les Pendant lintervention : Utilisation des permettant lestimation de mouvement afin de calculer 35

36 36 + Différence avec la phase à linstant courant Combinaison linéaire des composantes de la base de phase pondérées par leurs coefficients. a0xa0x a1xa1x

37 Amélioration de lincertitude sur la mesure de température Solution au problème de peuplement de latlas Temps de calcul réduit denviron 20% 37 n=10

38 Introduction & problématique Analyse dun mouvement reproductible et applications pour la thermothérapie guidée par IRM Modèle de mouvement basé ACP Amélioration de la recherche dans latlas Optimisation de plan dacquisition Modélisation des perturbations de champ magnétique Modélisation sur organes mobiles Thermométrie sur le sein Conclusion & Perspectives 38

39 Traitement du cancer du sein : Pas de mouvement Effet de susceptibilité induit par la variation du volume dair pulmonaire Utilisation dune mesure extérieure à limage Echo navigateur : Acquisition dune ligne de lespace de Fourier Obtention dun profil dintensité caractérisant la respiration 39 Hey S., Maclair G., MRM, 2008

40 Atlas de capteurs : Apprentissage : Associer chaque valeur du capteur N t au couple Prendre en compte de leffet dhystérèse Intervention : Récupérer dans latlas en utilisant la valeur courante du capteur Modèle de champ magnétique : Remplacer les a t du modèle précédent par les N t 40

41 Etude menée sur 5 volontaires : Séquence dacquisition optimisée Effet de susceptibilité différent dune volontaire à lautre Utilisation de latlas de capteur et du modèle de champ magnétique 41 Représentation statistique des écart-types temporels de la température

42 Introduction & problématique Analyse dun mouvement reproductible et applications pour la thermothérapie guidée par IRM Modèle de mouvement basé ACP Amélioration de la recherche dans latlas Optimisation de plan dacquisition Modélisation des perturbations de champ magnétique induites Modélisation sur organes mobiles Thermométrie sur le sein Conclusion & Perspectives 42

43 Conclusion : Méthode destimation de mouvement robuste Modèle de champ magnétique fiable Thermométrie sur le sein 43

44 Perspectives : Etude des méthodes proposées à 3T Evaluer les méthodes proposées sur le cœur Optimisation des algorithmes en utilisant les cartes graphiques 44

45 [1] Botnar et al., Temperature quantification using the proton frequency shift technique : In vitro and in vivo validation in an open 0.5 tesla interventional MR scanner during RF ablation, J Magn Reson Imaging 2001 ;13(3) :437-44. [2] Sapareto et al., Thermal dose determination in cancer therapy, Int. J. Radiation Oncology Biol. Phys. 10, 787-800. 1984. [3] Friston et al., Spatial registration and normalisation of images, Human Brain Mapping. 2 :165-189. 1995. [4] Kanade et al., Adapting optical-flow to measure object motion in reflectance and x-ray image sequences, Association for Computing Machinery, SIGGRAPH/SIGART :pp.50-58, 1983. [5] Salomir et al., A fast calculation method for magnetic field inhomogeneity due to an arbitrary distribution of bulk susceptibility, Concepts in Magnetic Resonance Part B (Magnetic resonance Engineering), Vol. 19B(1) 26-34. 7 July 2003 [6] Graham et al., Time and temperature dependence of MR parameters during thermal coagulation of ex vivo rabbit muscle, Magn Reson Med,39(2) :198-203, 1998. [7] Denis de Senneville B., Quesson B., Moonen C. T.W., Magnetic Resonance Temperature imaging, International Journal of Hyperthermia 2004. [8] Black et al., Learning parameterized models of image motion, IEEE Proc. Computer Vision and Pattern Recognition, CVPR-97, Puerto Rico, june 1997, pp 561-567 45