MARIO : modélisation de l’anatomie normale et pathologique pour le recalage non linéaire entre images TDM et TEP en oncologie

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Pour citer ce document :
URI: http://hdl.handle.net/2042/70349
Title: MARIO : modélisation de l’anatomie normale et pathologique pour le recalage non linéaire entre images TDM et TEP en oncologie
Author: Sylvie, Chambon; Antonio, Moreno; Anand, Santhanam; Jannick, Rolland; Isabelle, Bloch
Abstract: Le projet ANR MARIO se situe dans le cadre du recalage 3D entre images tomoden-sitométriques (TDM), acquises à deux instants du cycle respiratoire, et images de tomographie par émission de positons (TEP), en imagerie thoracique. Pour garantir des déformations physiologiquement réalistes, nous proposons une nouvelle approche qui permet d’introduire un modèle de respiration dans une méthode de recalage non linéaire. Le recalage mis en œuvre s’appuie sur une segmentation des structures anatomiques et des tumeurs éventuelles, puis sur une détection automatique de points d’intérêt en exploitant la courbure de la surface du poumon. La rigidité des tumeurs est préservée pendant le recalage, et des contraintes sur le cœur sont introduites, tout en garantissant la continuité de la déformation. Les résultats obtenus sur un cas normal et quatre cas pathologiques montrent que cette nouvelle technique de recalage prend mieux en compte les déformations physiologiques du poumon et préserve correctement les tumeurs et les organes à risque tels que le cœur, pour des applications en radiothérapie par exemple.Results on one normal case and four pathological cases demonstrate the interest of this method to significantly improve the accuracy of multi-modal volume registration, taking into account lung deformations during breathing, and preserving tumors and organs at risk such as the heart, for applications in radiotherapy.
Subject: imagerie médicale; TDM; TEP; poumons; segmentation; points d’intérêt; modèle de respiration; recalage non linéaire; medical imaging; CT; PET; lungs; segmentation; landmarks; breathing model; nonlinear registration
Publisher: Lavoisier
Date: 2011

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