Dissertations / Theses: 'Recalage 2D/3D – Automatisation'

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Labrunie, Mathieu. "Contributions à l'automatisation du recalage d'un modèle préopératoire 3D à une image 2D en chirurgie mini-invasive du foie." Electronic Thesis or Diss., Université Clermont Auvergne (2021-...), 2024. http://www.theses.fr/2024UCFA0128.

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Abstract:

La résection hépatique consiste à retirer des parties du foie qui englobent des tumeurs. Elle peut être réalisée de manière mini-invasive, par le biais d'instruments chirurgicaux et d'un endoscope insérés au travers de la paroi abdominale par de petites incisions. La chirurgie mini-invasive a des avantages importants par rapport à la chirurgie ouverte, comme des complications postopératoires et une durée d'hospitalisation réduites. Cependant, la localisation des structures internes du foie telles que les tumeurs et les vaisseaux sanguins est difficile.Ces positions peuvent être extraites d'une imagerie préopératoire du patient, et utilisées pour construire un modèle 3D du foie avec ses structures internes d'intérêt. Cependant, le modèle 3D doit être déplacé et déformé pour que sa projection corresponde à l'image 2D de la scène mini-invasive intra-abdominale : c'est le problème du recalage 3D/2D. Les informations du modèle préopératoire recalé peuvent être augmentées sur l'image pour être visualisées par le chirurgien, lui apportant la réalité augmentée. Des informations augmentées précises pourraient réduire les problèmes de localisation en chirurgie mini-invasive. Des travaux précédents ont mis en place une méthodologie informatisée de base pour le recalage 3D/2D spécifique au patient. Elle consiste à estimer le mouvement rigide (la pose) puis la déformation du modèle préopératoire, en se basant principalement sur des correspondances 3D/2D de repères de surface de foie. Cependant, elle contient des étapes manuelles, ce qui n'est pas adapté à la pratique clinique, notamment dû aux besoins de ne pas ajouter de la charge mentale au chirurgien et de généralement préserver son habillage stérile. L'objectif principal de cette thèse est de passer à l'étape suivante, en automatisant la procédure de recalage 3D/2D peropératoire. Deux voies sont envisagées pour le réaliser : automatiser chaque étape peropératoire manuelle de la méthodologie de base, et exploiter l'apprentissage profond. Pour la première voie, nous formulons d'abord l'étape d'annotation des repères 2D comme un problème de segmentation d'image et comparons différentes architectures encodeur-décodeur. Un réseau de neurones entièrement basé sur le mécanisme d'attention obtient les meilleurs résultats, pour des entrées d'images indépendantes. Cependant, il est surpassé par un réseau prenant en compte des informations supplémentaires provenant d'autres images et masques. L'estimation de pose est ensuite automatisée via un algorithme itératif qui prend en compte la visibilité des repères 3D de l'itération précédente pour affiner la pose estimée. Il s'exécute en quelques secondes et obtient des résultats très compétitifs par rapport à l'estimation manuelle.Pour la seconde voie basée sur l'apprentissage, nous établissons un lien avec la reconstruction de forme de corps humain afin d'adapter une architecture encodeur-régresseur au problème de recalage 3D/2D du foie. Des cartes de distance de repères annotés alimentent l'encodeur, alors que des paramètres de pose et déformation sont régressés itérativement. L'apprentissage préopératoire est basé sur des simulations. Cette première version obtient des résultats de recalage équivalents aux précédentes méthodes de l'état de l'art, mais son inférence est en temps-réel.Une seconde version remplace le modèle de déformation spécifique au patient par un modèle de forme de foie générique, construit en utilisant des informations anatomiques. Cela résulte en de très faibles erreurs de recalage et de reconstruction de surface. Cette version générique contient aussi un bloc préopératoire pour traiter des données spécifiques au patient. Bien que sa performance soit légèrement inférieure aux autres méthodes, elle ne requiert pas de ré-entraînement pour chaque patient et peut s'appliquer sans données spécifiques, facilitant l'augmentation générique en plus de spécifique
Minimally invasive liver resection consists in removing liver parts enclosing tumours using surgical tools, while visualising the abdominal cavity through an endoscope, both inserted through small incisions in the abdominal wall. It offers significant advantages over open liver resection, including fewer postoperative complications and shorter hospital stays. However, the localisation of liver inner structures, such as tumours and blood vessels, remains challenging.This information can be extracted from preoperative imaging and used for building a 3D model of the liver with its inner structures. However, this model must be moved and deformed for its projection to be aligned with the 2D image of the intra-abdominal surgical scene; this is the 3D/2D registration problem. Augmented reality enhances mini-invasive images with information from the registered preoperative model. Accurate augmented information could alleviate the limitations of mini-invasive surgery.To this end, previous computer-based approaches have established a patient-specific registration pipeline, mainly relying on 3D/2D liver surface landmark correspondences to estimate pose (rigid movement) and then deformation. However, these methods still contain manual steps. In clinical practice, this is not handy for the surgeon, whose focus should not be disturbed and gloves should be kept sterile. The main objective of this thesis is to improve upon this baseline by automating the 3D-2D intraoperative registration process using 3D/2D correspondence information. We propose two approaches: automating the manual intraoperative steps of the registration pipeline, or using a learning-based framework.We first review the baseline pipeline and redefine the landmarks. This facilitates the identification of relevant 3D/2D correspondences. Additionally, we compare different deformation models and select one based on biomechanical simulations followed by dimension reduction.Next, we automate the manual intraoperative steps from the baseline pipeline, comprising landmark annotation on mini-invasive images and pose estimation. We formulate the former as an image segmentation task and compare segmentation neural networks based on encoder-decoder architectures. The best results for image independent inputs are achieved with a fully attention-based network, but these are further improved when incorporating additional information from other images and masks. Pose estimation is tackled using an iterative visibility-aware algorithm, refining 3D/2D landmark point correspondences to estimate pose according to the visible 3D surface landmark parts from the previous iteration. This method obtains competitive results compared to manual pose estimation, while executing in a few seconds.Regarding the learning-based framework, we draw connections to human body shape reconstruction to adapt an encoder-regressor architecture network to the 3D/2D liver registration problem. Distance maps of automatically or manually annotated landmarks are input to the encoder, while pose and deformation parameters are iteratively regressed. Preoperative training involves simulating corresponding inputs and outputs. This patient-specific approach obtains registration results on par with previous state-of-the-art methods, while ensuring real-time network inference.Instead of a patient-specific deformation model, the second learning-based approach uses a generic liver shape model, which is built using anatomical priors. This leads to very low surface registration and reconstruction errors. This patient-generic approach also includes a preoperative block for processing patient-specific data. Although the 3D-2D registration accuracy is slightly lower than that of patient-specific methods, it does not require per-patient retraining and can be applied without patient-specific data, facilitating both patient-generic and patient-specific image augmentation

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Benseghir, Thomas. "Recalage préservant la topologie des vaisseaux." Thesis, Nice, 2015. http://www.theses.fr/2015NICE4041.

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Abstract:

En cardiologie interventionnelle, le clinicien pourrait bénéficier d'une fusion de deux informations complémentaires provenant d'un scanner CT préopératoire et du flux d'images radiographiques servant au guidage des outils manipulés dans les vaisseaux du patient. Une telle fusion nécessite d'aligner les deux modalités et de construire des correspondances pertinentes. Nous proposons une approche basée sur la préservation de la topologie des structures mises en correspondance par le biais d'un cadre général visant à recaler des courbes ainsi qu'une méthode d'appariement d'arbre
In interventional cardiology, the clinician can benefit from a fused visualization of a diagnostic pre-operative CT scan and the live X-ray projective images used for the guidance of dedicated tools inside the patient's vasculature. This necessitates to align both modalities and build relevant pairings between them. We have developed a general framework combining a method to register curves with a tree pairing procedure, which is able to preserve the topology of the structures

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Poulain, Emmanuelle. "Recalage déformable entre angioscanner cardiaque 3D statique et angiographie coronaire dynamique 2D+t." Thesis, Université Côte d'Azur (ComUE), 2019. http://www.theses.fr/2019AZUR4068/document.

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Abstract:

L’angioplastie coronarienne est une intervention guidée par rayons X et réalisée par voie endovasculaire qui restaure le diamètre des vaisseaux coronaires réduit par accumulation de corps gras au sein de leurs parois. Lors de cette procédure, un guide est introduit à partir d’une artère qui peut être située au poignet ou au niveau de l’aine. La technique consiste alors à amener dans le vaisseau pathologique un ballonnet gonflable dans la zone rétrécie, localisée grâce à l’injection préalable d’un produit de contraste. Le gonflement du ballonnet élargit l’artère et s’accompagne en général de la pose d’un stent, structure métallique capable de renforcer la paroi. Le geste clinique peut être facilité en intégrant aux images le détail de la nature de la paroi, information disponible avec un scanner 3D. Le but de cette thèse est de proposer une méthode de recalage déformable pour superposer cette information 3D à des images angiographiques 2D per-opératoire en déformant le modèle 3D afin qu’il suive la dynamique cardiaque capturée dans les images angiographiques. Nous introduisons un algorithme de segmentation capable de segmenter automatiquement les vaisseaux principaux dans ces images angiographiques. Ensuite, nous présentons une approche de suivi du vaisseau 3D pathologique dans une séquence 2D+t combinant appariements et déformation d’une courbe spline. Enfin, nous décrivons l’extension au suivi d'un arbre vasculaire 3D, représenté par un arbre dont les arcs sont des courbes splines, dans une séquence 2D+t. Nous avons privilégié les approches applicables avec une seule projection angiographique, bien adapté au déroulement usuel des procédures cliniques. La performance des algorithmes a fait l’objet d’évaluations quantitatives sur des données réelles incluant 30 images pour la segmentation et 23 séquences pour le recalage
Coronary angioplasty is an X-ray guided intervention, which aims at recovering the diameter of coronary vessels when the accumulation of fat in the vessel wall reduced it. During this procedure, a guide-wire is inserted in the blood vessel located at the wrist or groin. This guide-wire brings into the pathologic vessel a balloon at the level of the fat accumulation, thanks to a previous contrast injection which highlights the lesion. The balloon is inflated and very frequently a thin mesh tube of metallic wires (stent), which is wrapped around the balloon, is then expanded during the balloon inflation. The procedure could benefit from additional information on the nature of the inner wall, available on 3D CT scan. The aim of the thesis is to propose a dynamic registration to superimpose this 3D information onto the intraoperative 2D angiographic sequence, by deforming the 3D model so that it can follow the cardiac motion captured thanks to the angiographic images. We introduce a segmentation algorithm able to automatically segment the main vessels of the angiographic images. Then, we present a tracking approach of the 3D pathologic vessel in a 2D+t sequence combining pairings and the deformation of a spline curve. Finally, we describe the extension to the 3D vascular tree tracking represented by a tree, whose edges are spline curves, in a 2D+t sequence. We favored approaches that are applicable to a single angiographic projection, which is well adapted to the usual process of clinical procedures. All the proposed methods have been tested on real data, consisting of 30 angiographic images for the segmentation algorithm and 23 angiographic sequences for the registration algorithms

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Lubniewski, Pawel. "Recalage 3D/2D d'images pour le traitement endovasculaire des dissections aortiques." Thesis, Clermont-Ferrand 1, 2014. http://www.theses.fr/2014CLF1MM24/document.

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Abstract:

Nous présentons dans cette étude nos travaux concernant le recalage 3D/2D d'images de dissection aortique. Son but est de de proposer une visualisation de données médicales, qui pourra servir dans le contexte de l'assistance peropératoire durant les procédures endovasculaires.Pour effectuer cette tâche, nous avons proposé un modèle paramétrique de l'aorte, appelé enveloppe tubulaire. Il sert à exprimer la forme globale et les déformations de l'aorte, à l'aide d'un nombre minimal de paramètres.L'enveloppe tubulaire est utilisée par les algorithmes de recalage proposés dans cette étude.Notre méthode originale consiste à proposer un recalage par calcul direct de la transformation entre image 2D, i.e. sans procéssus d'optimisation, et est appelée recalage par ITD .Les descripteurs, que nous avons définis pour le cas des images d'aorte, permettent de trouver rapidement un alignement grossier des données. Nous proposons également l'extension de notre approche pour la mise en correspondance des images 3Det 2D.La chaîne complète du recalage 3D/2D, que nous présentons dans ce document, est composée de la technique ITD et de méthodes précises iconiques et hybrides. L'intégration de notre algorithme basé sur les descripteurs en tant qu'étape d'initialisation réduit le temps de calcul nécessaire et augmente l'efficacité du recalage, par rapport aux approches classiques.Nous avons testé nos méthodes avec des images médicales, issues de patients trîtés par procédures endovasculaires. Les résultats ont été vérifiés par les spécialistes cliniques et ont été jugés satisfaisants; notre chaine de recalage pourrait ainsi être exploitée dans les salles d'interventions à l'avenir
In this study, we present our works related to 3D/2D image registrationfor aorti dissition. Its aim is to propose a visualization of medial datawhih an be used by physians during endovas ular proedures.For this purpose, we have proposed a parametrimodel of aorta, alleda Tubular Envelope. It is used to express the global shape and deformationsof the aorta, by a minimal number of parameters. The tubular envelope isused in our image registration algorithms.The registration by ITD (Image Transformation Descriptors) is our ori-ginal method of image alignment : itomputes the rigid 2D transformation between data sets diretly, without any optimization process.We provide thedefinition of this method, as well as the proposition of several descriptors' formulae, in the base of images of aorta. The technique allows us to quickly and a poarse alignment between data. We also propose the extension of theoriginal approach for the registration of 3D and 2D images.The complete chain of 3D/2D image registration techniques, proposedin this document, consists of the ITD stage, followed by an intensity basedhybrid method. The use of our 3D/2D algorithm, based on the image trans-formation descriptors as an initialization phase, reduces the computing timeand improves the efficiency of the presented approach.We have tested our registration methods for the medical images of several patients after endovasular treatment. Results have been approved by our clinical specialists and our approach.We have tested our registration methods for the medical images of several patients after endovascular treatment. Results have been approved by our clinical specialists and our approach may appear in the intervention rooms in the futur

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Couet, Julien. "Recalage rigide 3D-2D par intensité pour le traitement percutané des cardiopathies congénitales." Mémoire, École de technologie supérieure, 2012. http://espace.etsmtl.ca/954/1/COUET_Julien.pdf.

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Abstract:

Les cardiopathies congénitales cyanogènes sont des malformations cardiaques infantiles qui, dans leurs formes les plus complexes, sont aggravées par des artères morbides partant de l’aorte et appelées collatérales aorto-pulmonaires majeures (MAPCAs). Pour corriger ces malformations, les cardiologues insèrent un cathéter dans une artère du patient puis, le guident jusqu’à atteindre la structure vasculaire d’intérêt. Le cathéter est visualisé grâce à des angiographies acquises lors de l’opération. Néanmoins, ces interventions, dîtes percutanées, sont délicates à réaliser. L’emploi des angiographies 2D limite le champ de vision des cardiologues et les oblige à mentalement reconstruire la structure vasculaire en mouvement. Afin d’améliorer les conditions d’intervention, des techniques d’imagerie médicale exploitant des données tomographiques acquis avant l’intervention sont développées. Les données tomographiques forment un modèle 3D fiable de la structure vasculaire qui, une fois précisément aligné avec les angiographies, définit un outil de navigation virtuel 3D qui augmente le champ de vision des cardiologues. Dans ce mémoire, une nouvelle méthode automatique de recalage rigide 3D-2D par intensité de données tomographiques 3D avec des angiographies 2D est présentée. Aussi, une technique d’alignement semi-automatique permettant d’accélérer l’initialisation de la méthode automatique est développée. Les résultats de la méthode de recalage proposée, obtenus avec deux jeux de données de patient atteints de malformations cardiaques, sont prometteurs. Un alignement précis et robuste des données tomographique de l’artère aorte et des MAPCAs (0;265�0;647mm et 99 % de succès) à partir d’un déplacement rigide d’amplitude maximale (20mm et 20°) est obtenu en un temps de calcul raisonnable (13,7 secondes).

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FLIFLA, MOHAMED. "Contribution au recalage d'images 2d et 3d. Applications en biologie et en medecine." Rennes 1, 1991. http://www.theses.fr/1991REN10031.

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Abstract:

L'objectif du recalage est la mise en correspondance d'informations issues de plusieurs modalites ou provenant d'une meme modalite mais separees dans le temps. Deux nouvelles approches sont developpees. La premiere, le recalage a partir des silhouettes, repond a un triple objectif: elle recale des images 2d/2d, 3d/3d et une image 3d par rapport a ses projections. La deuxieme approche realise le recalage de deux images 3d a partir des surfaces extraites. La surface de l'objet reference est approchee par une representation tetraedrique, et l'objet a recaler est decrit par un ensemble de points de la surface. Le recalage est alors effectue en minimisant les distances points-tetraedres. Les deux derniers chapitres de cette these sont consacres aux applications dans les domaines biologique et medical. L'application en biologie vise d'une part a mettre en evidence, apres recalage, une symetrie d'ordre 4 dans les images d'une molecule de ferritine et d'autre part a determiner l'ultrastructure de la macromolecule d'alpha 2-macroglobuline. Un modele pour cette structure est finalement proposee. Une etude comparative des methodes introduites sur le plan theorique est realisee a partir de points caracteristiques, de moments et sur la base des approches par approximation de surface et silhouettes. Cette validation est effectuee sur des structures anatomiques osseuses imagees par scanner x

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Toledo, Acosta Bertha Mayela. "Multimodal image registration in 2D and 3D correlative microscopy." Thesis, Rennes 1, 2018. http://www.theses.fr/2018REN1S054/document.

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Abstract:

Cette thèse porte sur la définition d'un schéma de recalage automatique en microscopie corrélative 2D et 3D, en particulier pour des images de microscopie optique et électronique (CLEM). Au cours des dernières années, la CLEM est devenue un outil d'investigation important et puissant dans le domaine de la bio-imagerie. En utilisant la CLEM, des informations complémentaires peuvent être collectées à partir d'un échantillon biologique. La superposition des différentes images microscopiques est généralement réalisée à l'aide de techniques impliquant une assistance manuelle à plusieurs étapes, ce qui est exigeant et prend beaucoup de temps pour les biologistes. Pour faciliter et diffuser le procédé de CLEM, notre travail de thèse est axé sur la création de méthodes de recalage automatique qui soient fiables, faciles à utiliser et qui ne nécessitent pas d'ajustement de paramètres ou de connaissances complexes. Le recalage CLEM doit faire face à de nombreux problèmes dus aux différences entre les images de microscopie électronique et optique et leur mode d'acquisition, tant en termes de résolution du pixel, de taille des images, de contenu, de champ de vision et d'apparence. Nous avons conçu des méthodes basées sur l'intensité des images pour aligner les images CLEM en 2D et 3D. Elles comprennent plusieurs étapes : représentation commune des images LM et EM à l'aide de la transformation LoG, pré-alignement exploitant des mesures de similarité à partir d'histogrammes avec une recherche exhaustive, et un recalage fin basé sur l'information mutuelle. De plus, nous avons défini une méthode de sélection robuste de modèles de mouvement, et un méthode de détection multi-échelle de spots, que nous avons exploitées dans le recalage CLEM 2D. Notre schéma de recalage automatisé pour la CLEM a été testé avec succès sur plusieurs ensembles de données CLEM réelles 2D et 3D. Les résultats ont été validés par des biologistes, offrant une excellente perspective sur l'utilité de nos développements
This thesis is concerned with the definition of an automated registration framework for 2D and 3D correlative microscopy images, in particular for correlative light and electron microscopy (CLEM) images. In recent years, CLEM has become an important and powerful tool in the bioimaging field. By using CLEM, complementary information can be collected from a biological sample. An overlay of the different microscopy images is commonly achieved using techniques involving manual assistance at several steps, which is demanding and time consuming for biologists. To facilitate and disseminate the CLEM process for biologists, the thesis work is focused on creating automatic registration methods that are reliable, easy to use and do not require parameter tuning or complex knowledge. CLEM registration has to deal with many issues due to the differences between electron microscopy and light microscopy images and their acquisition, both in terms of pixel resolution, image size, content, field of view and appearance. We have designed intensity-based methods to align CLEM images in 2D and 3D. They involved a common representation of the LM and EM images using the LoG transform, a pre-alignment step exploiting histogram-based similarities within an exhaustive search, and a fine mutual information-based registration. In addition, we have defined a robust motion model selection method, and a multiscale spot detection method which were exploited in the 2D CLEM registration. Our automated CLEM registration framework was successfully tested on several real 2D and 3D CLEM datasets and the results were validated by biologists, offering an excellent perspective in the usefulness of our methods

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Hammami, Houda. "Guidance of radioembolization procedures in the context of interventional oncology." Thesis, Rennes 1, 2021. http://www.theses.fr/2021REN1S121.

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Abstract:

La radioembolisation est une intervention mini-invasive réalisée pour traiter le cancer du foie en administrant des microsphères radioactives. Afin d'optimiser les résultats du traitement, la procédure est réalisée en deux sessions : une intervention de prétraitement, principalement réalisée pour localiser le site d'injection, évaluer la distribution et effectuer une évaluation dosimétrique, et une intervention de traitement réalisée pour injecter la dose appropriée de microsphères radioactives dans le site d'injection localisé. En raison la complexité de la vascularisation hépatique, les radiologues interventionnels manipulent soigneusement le cathéter, lors des deux interventions, sous guidage radiographique et recourent à l'injection de produit de contraste afin de visualiser les vaisseaux. Dans cette thèse, nous proposons une nouvelle stratégie de guidage qui promet une simplification et une précision de la navigation du cathéter lors des deux interventions. Le système de navigation proposé traite les images préopératoires et peropératoires pour réaliser une fusion d'images grâce à une technique de recalage rigide. Cette approche est conçue pour 1) aider l'accès au tronc cœliaque, 2) aider l'accès au site d'injection et 3) reproduire le site d'injection lors de l'intervention de traitement. Sachant que le foie subit un déplacement lié au mouvement respiratoire, nous proposons également une approche qui permet d'obtenir une superposition dynamique des vaisseaux 3D projetés sur la fluoroscopie
Radioembolization is a minimally-invasive intervention performed to treat liver cancer by administering radioactive microspheres. In order to optimize radioembolization outcomes, the procedure is carried out in two sessions: pretreatment assessment intervention, mainly performed to locate the injection site, assess microspheres distribution and perform dosimetry evaluation, and treatment intervention performed to inject the estimated proper dose of radioactive microspheres in the located injection site. Due to the hepatic vasculature complexity, interventional radiologists carefully manipulate the catheter, during the two interventions, under X-Ray image guidance and resort to contrast media injection in order to highlight vessels. In this thesis, we propose a novel guidance strategy that promises a simplification and accuracy of the catheter navigation during the pretreatment assessment, as well as during the treatment interventions. The proposed navigation system processes pre- and intraoperative images to achieve intraoperative image fusion through a rigid registration technique. This approach is designed to 1) assist the celiac trunk access, 2) assist the injection site access and 3) automatically reproduce the injection site during the proper intervention. Knowing that the liver undergoes a motion induced by the breathing, we also propose an approach that allows obtaining a dynamic overlay of the projected 3D vessels onto fluoroscopy

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Gomez, Jauregui David Antonio. "Acquisition 3D des gestes par vision artificielle et restitution virtuelle." Phd thesis, Institut National des Télécommunications, 2011. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00623730.

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Abstract:

Les environnements virtuels collaboratifs permettent à plusieurs utilisateurs d'interagir à distance par Internet. Ils peuvent partager une impression de téléprésence en animant à distance un avatar qui les représente. Toutefois, le contrôle de cet avatar peut être difficile et mal restituer les gestes de l'utilisateur. Ce travail vise à animer l'avatar à partir d'une acquisition 3D des gestes de l'utilisateur par vision monoculaire en temps réel, et à rendre la téléprésence virtuelle possible au moyen d'un PC grand public équipé d'une webcam. L'approche suivie consiste à recaler un modèle 3D articulé de la partie supérieure du corps humain sur une séquence vidéo. Ceci est réalisé en cherchant itérativement la meilleure correspondance entre des primitives extraites du modèle 3D d'une part et de l'image d'autre part. Le recalage en deux étapes peut procéder sur les régions, puis sur les contours. La première contribution de cette thèse est une méthode de répartition des itérations de calcul qui optimise la robustesse et la précision sous la contrainte du temps-réel. La difficulté majeure pour le suivi 3D à partir d'images monoculaires provient des ambiguïtés 3D/2D et de l'absence d'information de profondeur. Le filtrage particulaire est désormais une approche classique pour la propagation d'hypothèses multiples entre les images. La deuxième contribution de cette thèse est une amélioration du filtrage particulaire pour le recalage 3D/2D en un temps de calcul limité par des heuristiques, dont la contribution est démontée expérimentalement. Un paramétrage de l'attitude des bras par l'extrémité de leur chaîne cinématique est proposé qui permet de mieux modéliser l'incertitude sur la profondeur. Enfin, l'évaluation est accélérée par calcul sur GPU. En conclusion, l'algorithme proposé permet un suivi 3D robuste en temps-réel à partir d'une webcam pour une grande variété des gestes impliquant des occlusions partielles et des mouvements dans la direction de la profondeur.

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Monnier, Fabrice. "Amélioration de la localisation 3D de données laser terrestre à l'aide de cartes 2D ou modèles 3D." Thesis, Paris Est, 2014. http://www.theses.fr/2014PEST1114/document.

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Abstract:

Les avancées technologiques dans le domaine informatique (logiciel et matériel) et, en particulier, de la géolocalisation ont permis la démocratisation des modèles numériques. L'arrivée depuis quelques années de véhicules de cartographie mobile a ouvert l'accès à la numérisation 3D mobile terrestre. L'un des avantages de ces nouvelles méthodes d'imagerie de l'environnement urbain est la capacité potentielle de ces systèmes à améliorer les bases de données existantes 2D comme 3D, en particulier leur niveau de détail et la diversité des objets représentés. Les bases de données géographiques sont constituées d'un ensemble de primitives géométriques (généralement des lignes en 2D et des plans ou des triangles en 3D) d'un niveau de détail grossier mais ont l'avantage d'être disponibles sur de vastes zones géographiques. Elles sont issues de la fusion d'informations diverses (anciennes campagnes réalisées manuellement, conception automatisée ou encore hybride) et peuvent donc présenter des erreurs de fabrication. Les systèmes de numérisation mobiles, eux, peuvent acquérir, entre autres, des nuages de points laser. Ces nuages laser garantissent des données d'un niveau de détail très fin pouvant aller jusqu'à plusieurs points au centimètre carré. Acquérir des nuages de points laser présente toutefois des inconvénients :- une quantité de données importante sur de faibles étendues géographiques posant des problèmes de stockage et de traitements pouvant aller jusqu'à plusieurs Téraoctet lors de campagnes d'acquisition importantes- des difficultés d'acquisition inhérentes au fait d'imager l'environnement depuis le sol. Les systèmes de numérisation mobiles présentent eux aussi des limites : en milieu urbain, le signal GPS nécessaire au bon géoréférencement des données peut être perturbé par les multi-trajets voire même stoppé lors de phénomènes de masquage GPS liés à la réduction de la portion de ciel visible pour capter assez de satellites pour en déduire une position spatiale. Améliorer les bases de données existantes grâce aux données acquises par un véhicule de numérisation mobile nécessite une mise en cohérence des deux ensembles. L'objectif principal de ce manuscrit est donc de mettre en place une chaîne de traitements automatique permettant de recaler bases de données géographiques et nuages de points laser terrestre (provenant de véhicules de cartographies mobiles) de la manière la plus fiable possible. Le recalage peut se réaliser de manière différentes. Dans ce manuscrit, nous avons développé une méthode permettant de recaler des nuages laser sur des bases de données, notamment, par la définition d'un modèle de dérive particulièrement adapté aux dérives non-linéaires de ces données mobiles. Nous avons également développé une méthode capable d'utiliser de l'information sémantique pour recaler des bases de données sur des nuages laser mobiles. Les différentes optimisations effectuées sur notre approche nous permettent de recaler des données rapidement pour une approche post-traitements, ce qui permet d'ouvrir l'approche à la gestion de grands volumes de données (milliards de points laser et milliers de primitives géométriques).Le problème du recalage conjoint a été abordé. Notre chaîne de traitements a été testée sur des données simulées et des données réelles provenant de différentes missions effectuées par l'IGN
Technological advances in computer science (software and hardware) and particularly, GPS localization made digital models accessible to all people. In recent years, mobile mapping systems has enabled large scale mobile 3D scanning. One advantage of this technology for the urban environment is the potential ability to improve existing 2D or 3D database, especially their level of detail and variety of represented objects. Geographic database consist of a set of geometric primitives (generally 2D lines and plans or triangles in 3D) with a coarse level of detail but with the advantage of being available over wide geographical areas. They come from the fusion of various information (old campaigns performed manually, automated or hybrid design) wich may lead to manufacturing errors. The mobile mapping systems can acquire laser point clouds. These point clouds guarantee a fine level of detail up to more than one points per square centimeter. But there are some disavantages :- a large amount of data on small geographic areas that may cause problems for storage and treatment of up to several Terabyte during major acquisition,- the inherent acquisition difficulties to image the environment from the ground. In urban areas, the GPS signal required for proper georeferencing data can be disturbed by multipath or even stopped when GPS masking phenomena related to the reduction of the portion of the visible sky to capture enough satellites to find a good localization. Improve existing databases through these dataset acquired by a mobile mapping system requires alignment of these two sets. The main objective of this manuscript is to establish a pipeline of automatic processes to register these datasets together in the most reliable manner. Co-registration this data can be done in different ways. In this manuscript we have focused our work on the registration of mobile laser point cloud on geographical database by using a drift model suitable for the non rigid drift of these kind of mobile data. We have also developped a method to register geographical database containing semantics on mobile point cloud. The different optimization step performed on our methods allows to register the data fast enough for post-processing pipeline, which allows the management of large volumes of data (billions of laser points and thousands geometric primitives). We have also discussed on the problem of joint deformation. Our methods have been tested on simulated data and real data from different mission performed by IGN

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Lebenberg, Jessica. "Automatisation et optimisation de l'analyse d'images anatomo-fonctionnelles de cerveaux de souris par atlas numérique 3D." Phd thesis, Université Paris Sud - Paris XI, 2010. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00611488.

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Abstract:

La résolution des images de cerveau du petit animal acquises in vivo est encore limitée au regard de la taille des structures observées. Les modalités d'imagerie post mortem (coupes histologiques et autoradiographiques) restent encore aujourd'hui la référence pour une étude anatomo-fonctionnelle précise, bien que la cohérence 3D de l'organe soit perdue. Ces images 2D étant analysées par segmentation manuelle de régions d'intérêt (RDI), ce qui requiert du temps et une expertise en neuroanatomie, le nombre de coupes et de RDI étudiées est limité. Pour s'a ranchir de la perte de la cohérence 3D de l'organe et traiter un grand nombre de données, il est nécessaire de reconstruire des images 3D à partir de séries de coupes 2D et d'automatiser et d'optimiser l'analyse de ces volumes de données. Des travaux ont été réalisés pour restaurer la cohérence 3D de l'organe. L'objectif atteint de ce travail de thèse a donc été de proposer une méthode d'analyse de ces images 3D. Pour cela, nous avons recalé un atlas numérique 3D sur des images 3D de cerveaux de souris pour mener une étude de celles-ci grâce aux RDI de l'atlas. L'analyse par atlas à l'échelle des RDI, bien que able et rapide, met di cilement en évidence des variations fonctionnelles se produisant dans des zones de petite dimension par rapport à la taille des RDI. Ces di érences peuvent en revanche apparaître grâce à une analyse statistique réalisée à l'échelle du pixel. L'interprétation de ces résultats étant complexe chez la Souris, nous avons proposé d'utiliser l'atlas pour superviser cette analyse a n de coupler les avantages des méthodes. Un travail préliminaire a ensuite été réalisé pour évaluer la faisabilité d'analyser par atlas des images TEP acquises chez la Souris. Une perspective de ces travaux est d'utiliser l'atlas numérique 3D comme outil unique pour analyser conjointement des images acquises in vivo et post mortem sur les mêmes sujets et ainsi recouper les informations extraites de ces images.

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Biasutti, Pierre. "2D Image Processing Applied to 3D LiDAR Point Clouds." Thesis, Bordeaux, 2019. http://www.theses.fr/2019BORD0161/document.

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Abstract:

L'intérêt toujours grandissant pour les données cartographiques fiables, notamment en milieu urbain, a motivé le développement de systèmes de cartographie mobiles terrestres. Ces systèmes sont conçus pour l'acquisition de données de très haute précision, telles que des nuages de points LiDAR 3D et des images optiques. La multitude de données, ainsi que leur diversité, rendent complexe le traitement des données issues de ce type de systèmes. Cette thèse se place dans le contexte du traitement de l'image appliqué au nuages de points LiDAR 3D issus de ce type de système.Premièrement, nous nous intéressons à des images issues de la projection de nuages de points LiDAR dans des grilles de pixels 2D régulières. Ces projections créent généralement des images éparses, dans lesquelles l'information de certains pixels n'est pas connue. Nous proposons alors différentes méthodes pour des applications telles que la génération d'orthoimages haute résolution, l'imagerie RGB-D et l'estimation de la visibilité des points d'un nuage.De plus, nous proposons d'exploiter la topologie d'acquisition des capteurs LiDAR pour produire des images de faible résolution: les range-images. Ces images offrent une représentation efficace et canonique du nuage de points, tout en étant directement accessibles à partir du nuage de points. Nous montrons comment ces images peuvent être utilisées pour simplifier, voire améliorer, des méthodes pour le recalage multi-modal, la segmentation, la désoccultation et la détection 3D
The ever growing demand for reliable mapping data, especially in urban environments, has motivated the development of "close-range" Mobile Mapping Systems (MMS). These systems acquire high precision data, and in particular 3D LiDAR point clouds and optical images. The large amount of data, along with their diversity, make MMS data processing a very complex task. This thesis lies in the context of 2D image processing applied to 3D LiDAR point clouds acquired with MMS.First, we focus on the projection of the LiDAR point clouds onto 2D pixel grids to create images. Such projections are often sparse because some pixels do not carry any information. We use these projections for different applications such as high resolution orthoimage generation, RGB-D imaging and visibility estimation in point clouds.Moreover, we exploit the topology of LiDAR sensors in order to create low resolution images, named range-images. These images offer an efficient and canonical representation of the point cloud, while being directly accessible from the point cloud. We show how range-images can be used to simplify, and sometimes outperform, methods for multi-modal registration, segmentation, desocclusion and 3D detection

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Dehais, Christophe. "Contributions pour les applications de réalité augmentée : suivi visuel et recalage 2D. Suivi d'objets 3D représentés par des modèles par points." Phd thesis, Toulouse, INPT, 2008. http://oatao.univ-toulouse.fr/7244/1/dehais.pdf.

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Abstract:

Cette thèse présente plusieurs méthodes de recalage pour les applications de réalité augmentée (R.A.). Nous décrivons d'abord des expériences de R.A. utilisant des recalages et suivis uniquement 2D. Nous nous intéressons ensuite au suivi visuel d'un objet naturel dont on connaît un modèle 3D et dont l'image peut ainsi être augmentée avec une cohérence spatiale et temporelle. Dans une première partie, nous proposons d'abord d'utiliser un recalage homographique en temps-réel pour augmenter des séquences filmées par une caméra en rotation autour de son centre optique. Dans une autre application, des transformations non rigides sont calculées hors ligne pour augmenter les images naturelles des parois gravées d'une grotte préhistorique. Le recalage géométrique des interprétations graphiques d'un préhistorien permet de créer un logiciel de découverte interactive des parois. Dans la seconde et majeure partie de ce travail, nous partons des méthodes de suivi 3D de l'état de l'art prises parmi les plus performantes. Ces méthodes consistent à suivre un objet naturel connaissant sa représentation par un maillage 3D. Nous proposons une approche de suivi visuel 3D utilisant quant à elle des modèles par points de l'objet. Ce type de modèle, caractérisé par l'absence de topologie, est encore peu utilisé en vision par ordinateur mais il présente une souplesse intéressante par rapport aux modèles constitués de facettes. La méthode de suivi que nous proposons consiste à interpréter des mises en correspondances 2D entre points d'intérêt en termes de variations de positions 3D. Le processus d'estimation sous-jacent utilise des champs de mouvements déduits des modèles 3D par points et des reconstructions par Moving Least Squares et splatting. Ces techniques développées par la communauté d'informatique graphique s'attachent à reconstruire localement (explicitement ou implicitement) la surface de l'objet à suivre et certains attributs dénis de manière éparse sur le nuage de points. Nous les adaptons à l'interpolation des champs de mouvements. L'avantage de notre approche est d'aboutir à un algorithme enchaînant quelques étapes d'estimation linéaires pour la détermination du mouvement 3D inter-images. Notre technique de résolution est intégrée à une adaptation originale d'un algorithme de suivi visuel de l'état de l'art qui repose sur un suivi hybride, combinant les informations issues de l'image précédente et celles apportées par des images clés acquises hors ligne. Une des particularités de notre implantation vient aussi de l'exploitation des capacités des unités de calcul graphiques (GPU) modernes pour les parties critiques de l'algorithme (extraction de points d'intérêt, appariement et calcul de champs de mouvements).

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El, Rhabi Youssef. "Alignement de données 2D, 3D et applications en réalité augmentée." Doctoral thesis, Universitat Autònoma de Barcelona, 2017. http://hdl.handle.net/10803/405363.

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Abstract:

Aquesta tesi s’emmarca en el context de la realitat augmentada. La problemàtica més gran consisteix en l’estimació de la posició de la càmera en temps real. Aquesta estimació s’ha de fer seguint tres criteris principals: precisió, robustesa i eficiència computacional. En el marc d’aquesta tesi, establim alguns mètodes que permetin un millor ús de les primitives de les imatges. En el nostre cas, les primitives de les imatges són els punts característics. Per aconseguir aquest objectiu, ens basem en la textura d’aquesta imatge. Primerament, establim una arquitectura que faciliti una estimació de la posició més ràpida, sense pèrdua de precisió o robustesa. Aquesta arquitectura es basa en la utilització de la informació recollida durant una fase offline, en la qual reconstruïm l’escena en 3D. Utilitzem tota aquesta informació per a construir un graf de veïnatge dins de les imatges de la base de dades. Aquest graf de veïnatge ens permet seleccionar les imatges més rellevants per tal de calcular la posició de la càmera de manera més eficaç. En tant que els processos de descripció i matching no són prou ràpids, s’han optimitzat els càlculs, la qual cosa ens ha portat a proposar el nostre propi descriptor. Amb aquesta finalitat, hem construït un esquema genèric basat en la teoria de la informació la qual engloba una bona part dels descriptors binaris, inclòs el recent descriptor anomenat BOLD. El nostre objectiu ha estat, com per a BOLD, incrementar l’estabilitat dels descriptors produïts en els canvis d’orientació. Per aconseguir-ho, hem dissenyat un nou esquema de selecció offline que s’adapta millor al procés de matching online, que ens permet integrar les millores al descriptor que hem construït. Tot això ens permet millorar les actuacions del descriptor especialment en termes de rapidesa en comparació amb els descriptors de l’estat de l’art. En aquesta tesi descrivim diversos mètodes utilitzats per a estimar la posició de la càmera més eficientment. Dels resultats del treball n’han sorgit dues publicacions (una nacional i una altra internacional) així com una sol·licitud de patent. Realitat augmentada: SFM,SLAM, estimació de la posició a temps real, descriptors basats en punts característics, aprenentatge, enregistrament 2D/3D
Cette thèse s’inscrit dans le contexte de la réalité augmentée (RA). La problématique majeure consiste à calculer la pose d’une caméra en temps réel. Ce calcul doit être effectué en respectant trois critères principaux : précision, robustesse et rapidité. Dans le cadre de cette thèse, nous introduisons certaines méthodes permettant d’exploiter au mieux les primitives des images. Dans notre cas, les primitives sont des points que nous allons détecter puis décrire dans une image. Pour ce faire, nous nous basons sur la texture de cette image. Nous avons dans un premier temps mis en place une architecture favorisant le calcul rapide de la pose, sans perdre en précision ni en robustesse. Nous avons pour cela exploité une phase hors ligne, où nous reconstruisons la scène en 3D. Nous exploitons les informations que nous obtenons lors de cette phase hors ligne afin de construire un arbre de voisinage. Cet arbre lie les images de la base de données entre elles. Disposer de cet arbre nous permet de calculer la pose de la caméra plus efficacement en choisissant les images de la base de données jugées les plus pertinentes. Nous rendant compte que la phase de description et de comparaison des primitives n’est pas suffisamment rapide, nous en avons optimisé les calculs. Cela nous a mené jusqu’à proposer notre propre descripteur. Pour cela, nous avons dressé un schéma générique basé sur la théorie de l’information qui englobe une bonne part des descripteurs binaires, y compris un descripteur récent nommé BOLD [BTM15]. Notre objectif a été, comme pour BOLD, d’augmenter la stabilité aux changements d’orientation du descripteur produit. Afin de réaliser cela, nous avons construit un nouveau schéma de sélection hors ligne plus adapté à la procédure de mise en correspondance en ligne. Cela permet d’intégrer ces améliorations dans le descripteur que nous construisons. Procéder ainsi permet d’améliorer les performances du descripteur notamment en terme de rapidité en comparaison avec les descripteurs de l’état de l’art. Nous détaillons dans cette thèse les différentes méthodes que nous avons mises en place afin d’optimiser l’estimation de la pose d’une caméra. Nos travaux ont fait l’objet de 2 publications (1 nationale et 1 internationale) et d’un dépôt de brevet. Réalité augmentée: SFM,SLAM, estimation de pose temps réel, description, apprentissage, recalage 2D/3D
This thesis belongs within the context of augmented reality. The main issue resides in estimating a camera pose in real-time. This estimation should be done following three main criteria: precision, robustness and computation efficiency. In the frame of this thesis we established methods enabling better use of image primitives. As far as we are concerned, we limit ourselves to keypoint primitives. We first set an architecture enabling faster pose estimation without loss of precision or robustness. This architecture is based on using data collected during an offline phase. This offline phase is used to construct a 3D point cloud of the scene. We use those data in order to build a neighbourhood graph within the images in the database. This neighbourhood graph enables us to select the most relevant images in order to compute the camera pose more efficiently. Since the description and matching processes are not fast enough with SIFT descriptor, we decided to optimise the bottleneck parts of the whole pipeline. It led us to propose our own descriptor. Towards this aim, we built a framework encompassing most recent binary descriptors including a recent state-of-the-art one named BOLD. We pursue a similar goal to BOLD, namely to increase the stability of the produced descriptors with respect to rotations. To achieve this goal, we have designed a novel offline selection criterion which is better adapted to the online matching procedure introduced in BOLD. In this thesis we introduce several methods used to estimate camera poses more efficiently. Our work has been distinguished by two publications (a national and an international one) as well as with a patent application. Augmented Reality: SFM, SLAM, real time pose computation, keypoint description, Machine learning, 2D/3D registration

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Phan, Tan Binh. "On the 3D hollow organ cartography using 2D endoscopic images." Electronic Thesis or Diss., Université de Lorraine, 2020. http://www.theses.fr/2020LORR0135.

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Abstract:

Les algorithmes de « Structure from motion » (SfM, structure reconstituée à l’aide du mouvement) représentent un moyen efficace de construction de surfaces 3D étendues à partir des images d'une scène acquise sous différents points de vue. Ces algorithmes déterminent simultanément le mouvement de la caméra et un nuage de points 3D se trouvant à la surface des objets à reconstruire. Les algorithmes SfM classiques utilisent des méthodes de détection et de mise en correspondance de points caractéristiques pour poursuivre les points homologues à travers les séquences d'images, chaque ensemble de points homologues correspondant à un point 3D à reconstruire. Les algorithmes SfM exploitent les correspondances entre des points homologues pour trouver la structure 3D de la scène et les poses successives de la caméra dans un repère monde arbitraire. Il existe différents algorithmes SfM de référence qui peuvent reconstruire efficacement différents types de scènes lorsque les images comportent suffisamment de textures ou de structures. Cependant, la plupart des solutions existantes ne sont pas appropriées, ou du moins pas optimales, lorsque les séquences d'images contiennent peu de textures. Cette thèse propose deux solutions de type SfM basées sur un flot optique dense pour reconstruire des scènes complexes à partir d’une séquence d’images avec peu de textures et acquises sous des conditions d'éclairage changeantes. Il est notamment montré comment un flot optique précis peut être utilisé de manière optimale grâce à une stratégie de sélection d'images qui maximise le nombre et la taille des groupes de points homologues tout en minimisant les erreurs de localisation des points homologues. La précision des méthodes de cartographie 3D est évaluée sur des fantômes avec des dimensions connues. L’intérêt et la robustesse des méthodes sont démontrés sur des scènes médicales complexes en utilisant un jeu de valeurs constantes pour les paramètres des algorithmes. Les solutions proposées ont permis de reconstruire des organes observés dans différents examens (surface épithéliale de la paroi interne de l'estomac, surface épithéliale interne de la vessie et surface de la peau en dermatologie) et dans diverses modalités (lumière blanche pour tous les examens, lumière vert-bleu en gastroscopie et fluorescence en cystoscopie)
Structure from motion (SfM) algorithms represent an efficient means to construct extended 3D surfaces using images of a scene acquired from different viewpoints. SfM methods simultaneously determine the camera motion and a 3D point cloud lying on the surfaces to be recovered. Classical SfM algorithms use feature point detection and matching methods to track homologous points across the image sequences, each point track corresponding to a 3D point to be reconstructed. The SfM algorithms exploit the correspondences between homologous points to recover the 3D scene structure and the successive camera poses in an arbitrary world coordinate system. There exist different state-of-the-art SfM algorithms which can efficiently reconstruct different types of scenes, under the condition that the images include enough textures or structures. However, most of the existing solutions are inappropriate, or at least not optimal, when the sequences of images are without or only with few textures. This thesis proposes two dense optical flow (DOF)-based SfM solutions to reconstruct complex scenes using images with few textures and acquired under changing illumination conditions. It is notably shown how accurate DOF fields can be optimally used due to an image selection strategy which both maximizes the number and size of homologous point sets, and minimizes the errors in the homologous point localization. The accuracy of the proposed 3D cartography methods is assessed on phantoms with known dimensions. The robustness and the interest of the proposed methods are demonstrated on various complex medical scenes using a constant algorithm parameter set. The proposed solutions reconstructed organs seen in different medical examinations (epithelial surface of the inner stomach wall, inner epithelial bladder surface, and the skin surface in dermatology) and various imaging modalities (white light for all examinations, green-blue light in gastroscopy and fluorescence in cystoscopy)

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Aouadi, Souha. "Recalage 3D/2D d'objets à partir de l'intensité des rayons X : application à la migration des prothèses totales de hanche." Clermont-Ferrand 1, 2007. http://www.theses.fr/2007CLF1MM23.

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Abstract:

L'estimation de la pose d'un objet à partir de sa projection rayons X est un problème de recalage 2D-3D d'un grand intérêt clinique et industriel. Dans plusieurs procédures interventionnelles, des scanners TDM préopératoires sont utilisés pour effectuer un diagnostic ou une planification ; l'opération en elle-même est guidée par des images fluoroscopiques acquises en temps réel. La comparaison des images en peropératoire nécessite des algorithmes rapides de recalage 2D-3D. Dans le cas de l'arthroplastie, des précisions inférieures au millimètre sont requises pour détecter la migration précoce de la prothèse de la hanche (PTH) à partir d'une séquence temporelle d'images radiographiques, durant les 2 premières années après implantation. Le recalage consiste à estimer la pose des modèles de bassin et de cotyle sur une radiographie acquise en vue antéropostérieure ; l'évolution du positionnement relatif des 2 objets au cours du temps permet de quantifier les risques de descellement de l'implant. Dans un tout autre domaine, le recalage 2D-3D pourra faciliter la détection de défaut dans des pièces moulées, à partir de radioscopies. L'exploration des principes physiques attachés à la formation des images rayons X nous a permis de proposer une nouvelle approche de recalage 2D-3D. Nous avons considéré le cas de l'atténuation homogène des rayons X (modèles CAO) et le cas non homogène (carte d'atténuation obtenue par tomodensitométrie rayons X TDM) dans le cadre d'un problème d'optimisation utilisant l'information mutuelle comme mesure de similarité. La méthode d'estimation de pose proposée est très robuste et sa précision est inférieure au demi-millimètre pour des radiographies analogiques et des radiographies numériques grâce à 3 facteurs d'amélioration : 1) un modèle de densité de Parzen, rendu robuste grâce à l'estimation efficace des matrices de largeur de bande des noyaux, est utilisé par l'estimateur de l'information mutuelle ; 2) un schéma d'optimisation quasi-globale, fondé sur une version modifiée de l'algorithme du regroupement stochastique, est utilisé en conjonction avec un estimateur de variabilité par rééchantillonnage ; 3) un modèle paramétrique est proposé pour décrire la réponse non linéaire des capteurs analogiques. D'autre part, un effort particulier est réalisé pour déléguer la génération de radiographies à partird'un volume TDM au processeur de la carte graphique. Des applications, pour lesquelles précision et robustesse priment sur complexité calculatoire, ont été testées avec succès : 1) la détection de défaut pour le contrôle non destructif ; 2) le suivi de déplacement d'un objet sur une séquence radiographique ; 3) le suivi du déplacement relatif de 2 objets sur une séquence de radiographies. Un protocole clinique d'estimation de la migration des PTH a été proposé et une 1ère faisabilité a été montrée sur simulations et fantôme anthropomorphique. Ce travail montre la validité de notre approche pour étudier la migration de PTH. Néanmoins, une validation clinique à plus large échelle sera nécessaire.

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Lopez-Hernandez, Juan. "Imagerie Cardiaque Multimodalités 2D et 3D :application à la Coronarographie/Tomoscintigraphie/TEP-CT." Phd thesis, Institut National Polytechnique de Lorraine - INPL, 2006. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00118991.

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Abstract:

La coronarographie et la tomoscintigraphie (SPECT, de l'anglais "Single Photon Emission Computed
Tomography") sont deux techniques d'imagerie utilisées couramment pour diagnostiquer les maladies
cardiovasculaires. La première modalité est constituée de séquences d'images à rayon X visualisant chacune,
dans un même plan, les artères coronaires situées sur la face avant et la face arrière du coeur. Les images à
rayons X fournissent des informations anatomiques liées à l'arbre artériel et mettent en évidence d'éventuels
rétrécissements des artères (sténoses). La modalité SPECT (imagerie nucléaire) fournit une représentation 3D
de la perfusion du volume myocardique. Cette information fonctionnelle permet la visualisation de régions
myocardiques souffrant de défauts d'irrigations. Le but du travail présenté est de superposer, en 3D, les
informations fonctionnelles et anatomiques pour établir un lien visuel entre des lésions artérielles et leurs
conséquences en termes de défauts d'irrigation. Dans la représentation 3D choisie pour faciliter le diagnostic, la
structure d'un arbre artériel schématique, comprenant les sténoses, est placée sur le volume de perfusion. Les
données initiales sont constituées d'une liste de points représentatifs de l'arbre artériel (points d'arrivée et de
départs de segments d'artères, bifurcations, sténoses, etc.) marqués par le coronarographiste dans les images à
rayons X des différentes incidences. Le volume de perfusion est ensuite projeté sous les incidences des images
de coronarographie. Un algorithme de recalage superposant les images à rayons X et les projections SPECT
correspondantes fournit les paramètres des transformations géométriques ramenant les points marqués dans les
images à rayons X dans une position équivalente dans les images SPECT. Un algorithme de reconstruction 3D
permet ensuite de placer les points artériels et les sténoses sur le volume de perfusion et de former un arbre
schématique servant de repère au clinicien. Une base de données formée de 28 patients a été utilisée pour
effectuer 40 superpositions 3D de données anatomo-fonctionnelles. Ces reconstructions ont montré que la
représentation 3D est suffisamment précise pour permettre d'établir visuellement un lien entre sténoses et
défauts de perfusions. Nos algorithmes de superpositions 3D ont ensuite été complétés pour remplacer la
modalité SPECT par les données de l'examen bimodal TEP/CT (Tomographie par Emission de
Positons/Tomodensitométrie). Les données d'un cas clinique trimodal TEP/CT/coronarographie ont été utilisées
pour vérifier l'adéquation de nos algorithmes à la nouvelle modalité d'imagerie.

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Bui, Cao Vu. "Modélisation d'environnements intérieurs par reconstruction 3D en temps réel et extraction de plans architecturaux 2D." Thesis, Troyes, 2018. http://www.theses.fr/2018TROY0032.

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Abstract:

Nous explorons le problème de la reconstruction complète d’un environnement intérieur en utilisant des données mixtes issues de la caméra RGB-D (couleur plus profondeur) de faible coût et de la centrale inertielle. Le processus de numérisation est réalisé en temps réel, en déplacement avec 6 degrés de liberté du système de numérisation. Nous nous concentrons sur les systèmes mobiles avec des contraintes informatiques, tels que les smartphones ou les tablettes. Les problèmes problématiques présentent un ensemble de défis fondamentaux : l'estimation du positionnement et de la trajectoire du périphérique lorsqu'il se déplace pendant l'acquisition de l'environnement et l'utilisation de structures de données légères pour stocker la représentation de la scène reconstruite. Le système doit être optimisé et efficace pour la mémoire, de sorte qu'il puisse fonctionner en temps réel, à bord de l'équipement mobile. Nous proposons également une nouvelle méthode de reconstruction de la surface, nommé Dodécaèdre Mapping, une solution de triangulation discrète pour la surface complète de l'environnement intérieur. L’algorithme tente d'approximer le maillage surfacique en déformant et en collant la surface affinée du dodécaèdre sur le nuage de points numérisé. Le dernier module de cette mission de recherche consiste à développer des outils de l'extraction automatique / semi-automatique de plans architecturaux 2D à partir de la reconstruction 3D de la scène scannée. Ce processus d'extraction est possible à partir du nuage de points 3D ou du maillage en définissant un plan de coupe
Scene reconstruction is the process of building an accurate geometric model of one's environment from We explore the problem of complete scene reconstruction in indoor environments using mixed - data from the low-cost RGB-D camera and the inertial unit. The scanning process is realized in real-time, on the move with 6DoF of the numerizing system. We focus on computationally-constrained mobile systems, such as smartphone or tablet devices. Problematic issues present a set of fundamental challenges - estimating the state and trajectory of the device as it moves while scanning environment and utilizing lightweight data structures to hold the representation of the reconstructed scene. The system needs to be computationally and memory-efficient, so that it can run in real time, on-board the mobile device. The point-cloud resulted in the above module, which is non-structured and noisy cause of the quality of the low-cost sensor, needed a new method for the surface reconstruction. Our Dodecahedron Mapping is presented like a triangulation solution for the completed indoor environment scanning. After filtering and smoothing the point cloud, the algorithm tries to approximating the surface mesh by deforming and pasting the dodecahedron surface to the scanned point cloud. And the last stage of this research mission is to developing tools for the automatic extraction of 2D architectural plans from the 3D scanned building scene. This extracting process is also possible from the 3D point cloud or mesh by defining a section plane

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Mille, Julien. "Modèle déformables pour la segmentation et le suivi en imagerie 2D et 3D." Tours, 2007. http://www.theses.fr/2007TOUR4051.

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Abstract:

Les modèles déformables tels que les contours actifs sont des outils généraux et puissants pour la segmentation, en permettant notamment l'adjonction de contraintes et de connaissances a priori sur les objets à segmenter. Un modèle déformable est une structure géométrique déformée à l'aide d'une méthode d'évolution afin de s'ajuster aux frontières des objets recherchés. La segmentation est formulée comme un problèpmme d'optimisation, le but étant de déterminer la courbe ou la surface minimisant une fonction objectif (une énergie) composée de termes internes relatifs à la régularité géométrique du modèle et de termes externes qui mettent en relation le modèlle et l'image. Dans cette thèse, nous développons un modèle de contour actif pour la segmentation 2D et un modèle de surface active pour la segmentation 3D, ces deux modèles étant basés sur un formalisme unifié. Nous généralisons également le modèle de surface au problème de segmentation et suivi 3D+T. Nous proposons un ensemble d'amélioration de l'algorithme glouton, une méthode de minimisation numérique de la fonctionnelle d'énergie. Nous développons un nouveau terme externe basé région, que nous appelons énergie de région en bande étroite. Ce terme combine des caractéristiques locales et globales des structures d'intérêts et présente des avantages tant au niveau calculatoire qu'au niveau de la cohérence par rapport aux données
Deformabe models such as active contours are general and powerful tools for image segmentation, enabling to add constraints and prior knowledge about the objects to be segmented. Deformable models are geometrical structures deformed by an evolution method in order to fit the object boundaries. Segmentation is expressed as an optimization problem, which purpose is to determine the curbe of the surface minimizing an objective function (an energy), made up of internal terms related to to model's geometrical smoothness and external terms attaching the model to the image data. In this thesis, we develop an active contour model for 2D segmentation and an active surface model for 3D segmentation, both being based on a unified framework. We also extend the surface model to 3D+T segmentation and tracking. We propose several improvements on the greedy algorithm, a numerical method minimizing the objective function. We also develop an original region-based external term, referring it to as narroy band region energy. It combines local and global features about structures of interest and offers advantages relative to the computational cost and consistency with respect to data

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Estienne, Théo. "Deep learning-based methods for 3D medical image registration." Electronic Thesis or Diss., université Paris-Saclay, 2021. http://www.theses.fr/2021UPASG055.

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Abstract:

Cette thèse se concentre sur des nouvelles approches d'apprentissage profond (aussi appelé deep learning) pour trouver le meilleur déplacement entre deux images médicales différentes. Ce domaine de recherche, appelé recalage d'images, a de nombreuses applications dans la prise en charge clinique, notamment la fusion de différents types d'imagerie ou le suivi temporel d'un patient. Ce domaine est étudié depuis de nombreuses années avec diverses méthodes, telles que les méthodes basées sur des difféomorphismes, sur des graphes ou sur des équations physiques. Récemment, des méthodes basées sur l'apprentissage profond ont été proposées en utilisant des réseaux de neurones convolutifs.Les méthodes utilisant l’apprentissage profond ont obtenu des résultats similaires aux méthodes classiques tout en réduisant considérablement le temps de calcul et en permettant une prédiction en temps réel. Cette amélioration provient de l'utilisation de processeurs graphiques (GPU) et d'une phase de prédiction où aucune optimisation n'est requise. Cependant, les méthodes utilisant l'apprentissage profond ont plusieurs limites, telles que le besoin de grandes bases de données pour entraîner le réseau ou le choix des bons hyperparamètres pour éviter des transformations trop irrégulières.Dans ce manuscrit, nous proposons diverses modifications apportées aux algorithmes de recalage à l’aide de deep learning, en travaillant sur différentes types d'imagerie et de parties du corps. Nous étudions dans un premier temps la combinaison des tâches de segmentation et de recalage proposant une nouvelle architecture conjointe. Nous nous appliquons à des jeux de données d'IRM cérébrales, en explorant différents cas : des cerveaux sans et avec tumeurs. Notre architecture comprend un encodeur et deux décodeurs et le couplage est renforcé par l'introduction d’une fonction de coût supplémentaire. Dans le cas de la présence d’une tumeur, la fonction de similarité est modifiée tel que l’entraînement se concentre uniquement sur la partie saine du cerveau, ignorant ainsi la tumeur. Ensuite, nous passons au scanner abdominal, une localisation plus difficile, à cause des mouvements et des déformations naturelles des organes. Nous améliorons les performances d’apprentissage grâce à l'utilisation de pré-apprentissage et de pseudo segmentations, l'ajout de nouvelles fonction de coût pour permettre une meilleure régularisation et une stratégie multi-étapes. Enfin, nous analysons l'explicabilité des réseaux d'enregistrement en utilisant une décomposition linéaire et en s'appliquant à l'IRM pulmonaire et l’hippocampe cérébrale. Grâce à notre stratégie de fusion tardive, nous projetons des images dans l'espace latent et calculons une nouvelle base. Cette base correspond à la transformation élémentaire que nous étudions qualitativement
This thesis focuses on new deep learning approaches to find the best displacement between two different medical images. This research area, called image registration, have many applications in the clinical pipeline, including the fusion of different imaging types or the temporal follow-up of a patient. This field is studied for many years with various methods, such as diffeomorphic, graph-based or physical-based methods. Recently, deep learning-based methods were proposed using convolutional neural networks.These methods obtained similar results to non-deep learning methods while greatly reducing the computation time and enabling real-time prediction. This improvement comes from the use of graphics processing units (GPU) and a prediction phase where no optimisation is required. However, deep learning-based registration has several limitations, such as the need for large databases to train the network or tuning regularisation hyperparameters to prevent too noisy transformations.In this manuscript, we investigate diverse modifications to deep learning algorithms, working on various imaging types and body parts. We study first the combination of segmentation and registration tasks proposing a new joint architecture. We apply to brain MRI datasets, exploring different cases : brain without and with tumours. Our architecture comprises one encoder and two decoders and the coupling is reinforced by the introduction of a supplementary loss. In the presence of tumour, the similarity loss is modified such as the registration focus only on healthy part ignoring the tumour. Then, we shift to abdominal CT, a more challenging localisation, as there are natural organ's movement and deformation. We improve registration performances thanks to the use of pre-training and pseudo segmentations, the addition of new losses to provide a better regularisation and a multi-steps strategy. Finally, we analyse the explainability of registration networks using a linear decomposition and applying to lung and hippocampus MR. Thanks to our late fusion strategy, we project images to the latent space and calculate a new basis. This basis correspond to elementary transformation witch we study qualitatively

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Paudel, Danda Pani. "Local and global methods for registering 2D image sets and 3D point clouds." Thesis, Dijon, 2015. http://www.theses.fr/2015DIJOS077/document.

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Abstract:

Pas de résumé
In this thesis, we study the problem of registering 2D image sets and 3D point clouds under threedifferent acquisition set-ups. The first set-up assumes that the image sets are captured using 2Dcameras that are fully calibrated and coupled, or rigidly attached, with a 3D sensor. In this context,the point cloud from the 3D sensor is registered directly to the asynchronously acquired 2D images.In the second set-up, the 2D cameras are internally calibrated but uncoupled from the 3D sensor,allowing them to move independently with respect to each other. The registration for this set-up isperformed using a Structure-from-Motion reconstruction emanating from images and planar patchesrepresenting the point cloud. The proposed registration method is globally optimal and robust tooutliers. It is based on the theory Sum-of-Squares polynomials and a Branch-and-Bound algorithm.The third set-up consists of uncoupled and uncalibrated 2D cameras. The image sets from thesecameras are registered to the point cloud in a globally optimal manner using a Branch-and-Prunealgorithm. Our method is based on a Linear Matrix Inequality framework that establishes directrelationships between 2D image measurements and 3D scene voxels

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Ben, Hamadou Achraf. "Contribution à la cartographie 3D des parois internes de la vessie par cystoscopie à vision active." Phd thesis, Institut National Polytechnique de Lorraine - INPL, 2011. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00628292.

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Abstract:

La cystoscopie est actuellement l'examen clinique de référence permettant l'exploration visuelle des parois internes de la vessie. Le cystoscope (instrument utilisé pour cet examen) permet d'acquérir une séquence vidéo des parois épithéliales de la vessie. Cependant, chaque image de la séquence vidéo ne visualise qu'une surface réduite de quelques centimètres carrés de la paroi. Les travaux réalisés dans le cadre de cette thèse ont pour objectif de construire une carte 3D reproduisant d'une manière fidèle les formes et les textures des parois internes de la vessie. Une telle représentation de l'intérieur de la vessie permettrait d'améliorer l'interprétation des données acquises lors d'un examen cystoscopique. Pour atteindre cet objectif, un nouvel algorithme flexible est proposé pour le calibrage de systèmes cystoscopiques à vision active. Cet algorithme fournit les paramètres nécessaires à la reconstruction précise de points 3D sur la portion de surface imagée à chaque instant donné de la séquence vidéo cystoscopique. Ainsi, pour chaque acquisition de la séquence vidéo, un ensemble de quelques points 3D/2D et une image 2D est disponible. L'objectif du deuxième algorithme proposé dans cette thèse est de ramener l'ensemble des données obtenues pour une séquence dans un repère global pour générer un nuage de points 3D et une image panoramique 2D représentant respectivement la forme 3D et la texture de la totalité de la paroi imagée dans la séquence vidéo. Cette méthode de cartographie 3D permet l'estimation simultanée des transformations 3D rigides et 2D perspectives liant respectivement les positions du cystoscope et les images de paires d'acquisitions consécutives. Les résultats obtenus sur des fantômes réalistes de vessie montrent que ces algorithmes permettent de calculer des surfaces 3D reproduisant les formes à retrouver.

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Simon, Chane Camille. "Intégration de systèmes d'acquisition de données spatiales et spectrales haute résolution, dans le cadre de la génération d'informations appliquées à la conservation du patrimoine." Thesis, Dijon, 2013. http://www.theses.fr/2013DIJOS008/document.

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Abstract:

Cette thèse s'intéresse au recalage de données issues de capteurs 3D et multispectraux pour l'étude du patrimoine.Lorsque l'on étudie ce type d'objet, il y a souvent peu de points saillants naturels entre ces jeux de données complémentaires. Par ailleurs, l'utilisation de mires optiques est proscrite.Notre problème est donc de recaler des données multimodales sans points caractéristiques.Nous avons développé une méthode de recalage basé sur le suivi des systèmes d'acquisition en utilisant des techniques issues de la photogrammétrie.Des simulations nous ont permis d'évaluer la précision de la méthode dans trois configurations qui représentent des cas typiques dans l'étude d'objets du patrimoine.Ces simulations ont montré que l'on peut atteindre une précision du suivi de 0.020 mm spatialement et 0.100 mrad angulairement en utilisant quatre caméras 5 Mpx lorsque l'on numérise une zone de 400 mm x 700 mm.La précision finale du recalage repose sur le succès d'une série de calibrations optiques et géométriques, ainsi que sur leur stabilité pour la durée du processus d'acquisition.Plusieurs tests ont permis d'évaluer la précision du suivi et du recalage de plusieurs jeux de données indépendants; d'abord seulement 3D, puis 3D et multispecrales.Enfin, nous avons étendu notre méthode d'estimation de la réflectance à partir des données multispectrales lorsque celles-ci sont recalées sur un modèle 3D
The concern and interest of this PhD thesis is the registration of featureless 3D and multispectral datasets describing cultural heritage objects.In this context, there are few natural salient features between the complementary datasets, and the use of targets is generally proscribed.We thus develop a technique based on the photogrammetric tracking of the acquisition systems in use.A series of simulations was performed to evaluate the accuracy of our method in three configurations chosen to represent a variety of cultural heritage objects.These simulations show that we can achieve a spatial tracking accuracy of 0.020 mm and an angular accuracy of 0.100 mrad using four 5 Mpx cameras when digitizing an area of 400 mm x 700 mm. The accuracy of the final registration relies on the success of a series of optical and geometrical calibrations and their stability for the duration of the full acquisition process.The accuracy of the tracking and registration was extensively tested in laboratory settings. We first evaluated the potential for multiview 3D registration. Then, the method was used for to project of multispectral images on 3D models.Finally, we used the registered data to improve the reflectance estimation from the multispectral datasets

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El, bennioui Youssra. "Fusion et recalage d'images médicales multimodales. Application à la chirurgie de l'endométriose." Electronic Thesis or Diss., Université de Toulouse (2023-....), 2024. http://www.theses.fr/2024TLSEP092.

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Abstract:

L’endométriose est une maladie gynécologique chronique de la femme qui se caractérise par le développement d’un tissu semblable à la muqueuse utérine en dehors de l’utérus, colonisant d’autres organes avoisinants comme les ovaires, les trompes utérines ou dans des cas plus rares le côlon. Elle entraîne des douleurs abdominales et pelviennes, une fatigue chronique et un risque accru d’infertilité. Le diagnostic de l’endométriose repose sur deux modalités d’imagerie médicale, à savoir l’échographie (US) et l’imagerie par résonance magnétique (IRM). Selon le stade de maladie, la chirurgie laparoscopique s’avère être l’unique traitement efficace contre l’endométriose.Outre le diagnostic, les images US et IRM sont utilisées pour localiser précisément les lésions et leur profondeur d’infiltration avant la chirurgie. L’image US, effectuée par voie intravaginale pour cette application, fournit des détails internes fins des structures imagées grâce à sa haute résolution spatiale, mais a un champ de vision limité et un faible rapport signal/bruit. L’IRM, en revanche, offre un large champ de vision avec un bon rapport signal/bruit mais une résolution spatiale plus faible. Par conséquent, des repères anatomiques à l’échelle millimétrique seraient sous-évalués lors de l’utilisation de cette modalité seule. Construire une image rassemblant les avantages des deux modalités (bon contraste et bon rapport signal sur bruit) est d'un grand intérêt pour aider à la chirurgie de l'endométriose. Dans les applications pratiques, les examens US et IRM sont effectués séparément, ce qui donne des séries d'images US 2D et des volumes IRM 3D non-alignés.L'objet de cette thèse de doctorat est d'abord de proposer un algorithme de recalage d'images IRM 3D et US 2D. Le but de ce recalage est d'extraire la coupe IRM qui ressemble le plus à l'image US, maximisant un critère de similarité adapté. Le recalage prend en compte une transformation rigide globale caractérisée par des paramètres de rotation et de translation qui est associée à une déformation locale basée sur des fonctions B-spline. Il permet une mise en correspondance plus précise entre les images, permettant d’exploiter également les déformations géométriques locales au sein de l’image.Dans un deuxième temps, un modèle de fusion 2D/2D est proposé pour les images IRM et US. La méthode est basée sur un problème inverse, réalisant une super-résolution de l’image IRM et un débruitage de l’image US. La relation entre les niveaux de gris des deux images a été modélisée dans la littérature par une fonction polynomiale. Dans cette thèse, nous étudions l'intérêt potentiel de remplacer cette fonction polynomiale par une transformation non-paramétrique construite à partir de la théorie des espaces de Hilbert à noyaux reproduisants. L'image fusionnée obtenue avec cette méthode rassemble les avantages des deux modalités, et présente un contraste plus net que lorsqu'on utilise un polynôme. Un autre avantage significatif en faveur de la transformation à base de noyaux est qu'elle n'est pas directement liée à la direction de propagation du scan US, qui n'est pas facile à obtenir dans les applications pratiques. Le prix à payer avec l'approche proposée est sa complexité. Le modèle peut nécessiter l'estimation de quelques centaines de milliers de paramètres en fonction de la taille de l'image et des patchs choisis.Nous proposons un second modèle de fusion basé sur le filtrage guidé. L'image fusionnée est obtenue grâce à une pondération des images Base et Détail calculées à partir des images IRM et US. Les poids attribués à l'image US tiennent compte de la présence de bruit de speckle, tandis que les poids attribués à l'image IRM permettent d'améliorer le contraste de l'image fusionnée.L'intérêt des modèles proposés est analysé au moyen de tests quantitatifs et qualitatifs effectués sur un ensemble de données varié, incluant des images synthétiques, des images d'un fantôme expérimental et des données réelles
Endometriosis is a chronic gynecological disease affecting women of childbearing age which is characterized by the development of tissue similar to the uterine lining (the endometrium) outside the uterus, colonizing other nearby organs such as the ovaries, the fallopian tubes or, in rarer cases, the colon. This tissue is influenced by hormonal changes during subsequent menstrual cycles, leading to abdominal and pelvic pain, chronic fatigue and an increased risk of infertility. The diagnosis of endometriosis is based on two medical imaging modalities, namely ultrasound (US) and magnetic resonance imaging (MRI). Depending on the stage of the disease, laparoscopic surgery proves to be the only effective treatment for endometriosis.Besides their use for diagnosis, US and MRI images are used to identify the precise location of lesions and their depth of infiltration before surgery. The US image, performed intravaginally for this application, is a high spatial resolution modality that provides fine internal details of the imaged structures. This modality has some limitations, including a limited field of view and a low signal-to-noise ratio. On the other hand, MRI offers a large field of view of the patient's anatomy with a good signal-to-noise ratio but with relatively low spatial resolution. Therefore, precise anatomical landmarks at the millimeter scale would be undervalued when using this modality alone. In this context, producing an image bringing together the advantages of both modalities (good contrast and good signal-to-noise ratio) would be of great interest. In practical applications, US and MRI examinations are performed separately, resulting in unaligned 2D US images and 3D MRI volumes.The first aim of this PhD thesis is to propose a slice-to-volume registration algorithm of 3D MRI and 2D US images. The goal of this registration would be to extract the MRI slice that best resembles the US image, maximizing an adapted similarity criterion. The registration takes into account a global rigid transformation characterized by rotation and translation parameters which is associated with a local deformation based on B-spline functions. The latter will allow more precise matching between images, making it possible to exploit local geometric deformations within the image.Secondly, a 2D/2D fusion model is proposed for MRI and US images. The method is problem-based inverse, achieving super-resolution of the MRI image and denoising of the US image. The relationship between the gray levels of the two images has been modeled in the literature by a polynomial function. We study the potential interest of replacing this polynomial function by a non-parametric transformation constructed from the theory of Hilbert spaces with reproducing kernels. The fused image obtained with this method combines the advantages of both modalities, and presents a sharper contrast than when using a polynomial. Another significant advantage in favor of the kernel-based transformation is that it is not directly related to the propagation direction of the US scan, which is not easy to obtain in practical applications. The drawback of the proposed approach is its complexity. The model may require the estimation of a few hundred thousand parameters depending on the size of the image and the patches chosen.We propose a second fusion model based on guided filtering, which consists of separating images into base and detail layers, calculating specific weights, and then fusing them. The fused image is obtained by weighting the Base and Detail images of the MRI and the US. The weights assigned to the US image take into account the presence of speckle noise, while the weights assigned to the MRI make it possible to improve the contrast of the fused image.The interest of the proposed models is analyzed by means of quantitative and qualitative tests carried out on several datasets, including synthetic images, images of an experimental phantom and real data

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Ben, Hamadou Achraf. "Contribution à la cartographie 3D des parois internes de la vessie par cystoscopie à vision active." Electronic Thesis or Diss., Vandoeuvre-les-Nancy, INPL, 2011. http://www.theses.fr/2011INPL051N.

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Abstract:

La cystoscopie est actuellement l'examen clinique de référence permettant l'exploration visuelle des parois internes de la vessie. Le cystoscope (instrument utilisé pour cet examen) permet d'acquérir une séquence vidéo des parois épithéliales de la vessie. Cependant, chaque image de la séquence vidéo ne visualise qu'une surface réduite de quelques centimètres carrés de la paroi. Les travaux réalisés dans le cadre de cette thèse ont pour objectif de construire une carte 3D reproduisant d'une manière fidèle les formes et les textures des parois internes de la vessie. Une telle représentation de l'intérieur de la vessie permettrait d'améliorer l'interprétation des données acquises lors d'un examen cystoscopique. Pour atteindre cet objectif, un nouvel algorithme flexible est proposé pour le calibrage de systèmes cystoscopiques à vision active. Cet algorithme fournit les paramètres nécessaires à la reconstruction précise de points 3D sur la portion de surface imagée à chaque instant donné de la séquence vidéo cystoscopique. Ainsi, pour chaque acquisition de la séquence vidéo, un ensemble de quelques points 3D/2D et une image 2D est disponible. L'objectif du deuxième algorithme proposé dans cette thèse est de ramener l'ensemble des données obtenues pour une séquence dans un repère global pour générer un nuage de points 3D et une image panoramique 2D représentant respectivement la forme 3D et la texture de la totalité de la paroi imagée dans la séquence vidéo. Cette méthode de cartographie 3D permet l'estimation simultanée des transformations 3D rigides et 2D perspectives liant respectivement les positions du cystoscope et les images de paires d'acquisitions consécutives. Les résultats obtenus sur des fantômes réalistes de vessie montrent que ces algorithmes permettent de calculer des surfaces 3D reproduisant les formes à retrouver
Cystoscopy is currently the reference clinical examination for visual exploration of the inner walls of the bladder. A cystoscope (instrument used in this examination) allows for video acquisition of the bladder epithelium. Nonetheless, each frame of the video displays only a small area of few squared centimeters. This work aims to build 3D maps representing the 3D shape and the texture of the inner walls of the bladder. Such maps should improve and facilitate the interpretation of the cystoscopic data. To reach this purpose, a new flexible algorithm is proposed for the calibration of cystoscopic active vision systems. This algorithm provides the required parameters to achieve accurate reconstruction of 3D points on the surface part imaged at each given moment of the video cystoscopy. Thus, available data for each acquisition are a set of few 3D points (and their corresponding 2D projections) and a 2D image. The aim of the second algorithm described in this work is to place all the data obtained for a sequence in a global coordinate system to generate a 3D point cloud and a 2D panoramic image representing respectively the 3D shape and the texture of the bladder wall imaged in the video. This 3D cartography method allows for the simultaneous estimation of 3D rigid transformations and 2D perspective transformations. These transformations give respectively the link between cystoscope positions and between images of consecutive acquisitions. The results obtained on realistic bladder phantoms show that the proposed method generates 3D surfaces recovering the ground truth shapes

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Bouhnaida, Zaïnaba. "Étude comparative de trois systèmes de préparation canalaire en endodontie : Étude in vitro en micro-CT." Thesis, Reims, 2018. http://www.theses.fr/2018REIMO201/document.

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Abstract:

Le but de cette étude est de comparer le respect de la morphologie canalaire après instrumentation à l’aide de trois systèmes de mise en forme canalaire différents : le One Shape NEW Generation®, le Wave One® et le Revo-S® grâce à une étude en Micro-tomographie assistée par ordinateur ou micro-CT (Computed Tomography). La mise en place d’une chaîne méthodologique totalement tridimensionnelle (3D) comprenant la reconstruction, le recalage et la segmentation a permis de traiter les images acquises et d’extraire les images recalées des canaux dentaires avant et après instrumentation. Les artéfacts de segmentation dus aux calcifications et aux débris dentinaires ont été traités. Une méthode d’estimation des zones non instrumentées a également été décrite.Le transport canalaire a été calculé pour chaque coupe de chaque tiers radiculaire, en comparant la position du centroïde avant et après instrumentation. La comparaison des moyennes de transport canalaire ne montre pas de différence significative entre les 3 systèmes d’instrumentation.Cette approche méthodologique en 4 parties a permis de valider un protocole d’imagerie 3D reproductible, qui pourra être appliqué in vitro en recherche endodontique dans l’analyse des effets instrumentaux
The aim of this study is to compare the respect of the root canal morphology after instrumentation with different shaping systems (One Shape NEW Generation®, Wave One® and Revo-S®), by using Micro-Computed Tomography.We used a fully three-dimensional (3D) methodological process which involved the reconstruction, registration and segmentation. By this methodological process, images have been acquired and processed in order to extract registered canals images before and after the instrumentation. The segmentation artifacts like calcifications and debris have been taken into account. A method to estimate the non-instrumented zones is also described.The canal transportation was calculated for each slice of each root-third by comparing the position of the centroids before and after instrumentation. No significant difference was found between the three instrumentation systems when canal transport means were done.This 4-part methodological approach has enabled the validation of a reproducible 3D imaging protocol. This can be applied in vitro in endodontic research for analysis of the instrumental effects

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Rigaud, Stephane Ulysse. "méthodologie de modélisation de la croissance de neurosphères sous microscope à contraste de phase." Phd thesis, Université Pierre et Marie Curie - Paris VI, 2014. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-01001639.

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Abstract:

L'étude des cellules souches est l'un des champs de recherches les plus importants dans le domaine biomédical. La vision par ordinateur et le traitement d'images ont été fortement mis en avant dans ce domaine pour le développement de solutions automatiques de culture et d'observation de cellules. Ce travail de thèse propose une nouvelle méthodologie pour l'observation et la modélisation de la prolifération de cellule souche neuronale sous microscope à contraste de phase. À chaque observation réalisée par le microscope durant la prolifération, notre système extrait un modèle en trois dimensions de la structure de cellules observées. Cela est réalisé par une suite de processus d'analyse, synthèse et sélection. Premièrement, une analyse de la séquence d'images de contraste de phase permet la segmentation de la neurosphère et des cellules la constituant. À partir de ces informations, combinées avec des connaissances a priori sur les cellules et le protocole de culture, plusieurs modèles 3-D possibles sont générés. Ces modèles sont finalement évalués et sélectionnés par rapport à l¿image d¿observation, grâce à une méthode de recalage 3-D vers 2-D. A travers cette approche, nous présentons un outil automatique de visualisation et d'observation de la prolifération de cellule souche neuronale sous microscope à contraste de phase.

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Vermandel, Maximilien. "Mise en Correspondance Tridimensionnelle d'Images MultimodalesApplication aux Systèmes d'Imageries Projective et Tomographique d'Angiographie Cérébrale." Phd thesis, Université des Sciences et Technologie de Lille - Lille I, 2002. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00159199.

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Abstract:

La mise en correspondance d'images multimodales est devenue un axe de recherche essentiel en traitement d'images quels que soient les domaines d'applications. Dans le cadre médical, de nombreuses modalités d'imagerie permettent d'explorer l'organisme mais la grande diversité des phénomènes physiques mis en jeu implique que les organes seront analysés selon des points de vue très différents, spécifiques à chacune des modalités. La fusion d'images multimodales permet de palier cette difficulté en exploitant la complémentarité des différentes modalités pour extraire des données nouvelles par la juxtaposition des données initiales et faisant ainsi de la mise en correspondance un élément d'analyse incontournable. La présente étude est orientée sur la recalage et la mise en correspondance de données issues de systèmes d'imageries projective et tomographique d'angiographie cérébrale. L'angiographie par rayons X (2D) est la référence actuelle pour l'étude des vaisseaux intracrâniens mais elle souffre d'un manque de flexibilité et d'absence d'informations tridimensionnelles. Le recalage et la mise en correspondance de cette modalité avec l'Imagerie par Résonance Magnétique permet, d'une part de compléter les données de l'image radiologique et, d'autre part, de valider les innovations technologiques apportées aux dernières générations d'imageurs. La méthode proposée se base sur un recalage automatique et rigide entre les deux modalités. L'originalité de l'approche réside en l'absence de marqueurs ou référentiels externes, basant ainsi le recalage uniquement sur les caractéristiques anatomiques individuelles. Les retombées médicales de ce travail sont multiples tant dans le domaine diagnostique que thérapeutique. A titres d'exemples, une information fine et précise de la vascularisation peut se révéler être décisive dans un cadre neurochirurgical et la mise en correspondance d'images acquises à des instants différents permet un suivi plus objectif d'une pathologie.

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Chane, Camille. "Intégration de systèmes d'acquisition de données spatiales et spectrales haute résolution, dans le cadre de la génération d'informations appliquées à la conservation du patrimoine." Phd thesis, Université de Bourgogne, 2013. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00909743.

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Abstract:

Cette thèse s'intéresse au recalage de données issues de capteurs 3D et multispectraux pour l'étude du patrimoine.Lorsque l'on étudie ce type d'objet, il y a souvent peu de points saillants naturels entre ces jeux de données complémentaires. Par ailleurs, l'utilisation de mires optiques est proscrite.Notre problème est donc de recaler des données multimodales sans points caractéristiques.Nous avons développé une méthode de recalage basé sur le suivi des systèmes d'acquisition en utilisant des techniques issues de la photogrammétrie.Des simulations nous ont permis d'évaluer la précision de la méthode dans trois configurations qui représentent des cas typiques dans l'étude d'objets du patrimoine.Ces simulations ont montré que l'on peut atteindre une précision du suivi de 0.020 mm spatialement et 0.100 mrad angulairement en utilisant quatre caméras 5 Mpx lorsque l'on numérise une zone de 400 mm x 700 mm.La précision finale du recalage repose sur le succès d'une série de calibrations optiques et géométriques, ainsi que sur leur stabilité pour la durée du processus d'acquisition.Plusieurs tests ont permis d'évaluer la précision du suivi et du recalage de plusieurs jeux de données indépendants; d'abord seulement 3D, puis 3D et multispecrales.Enfin, nous avons étendu notre méthode d'estimation de la réflectance à partir des données multispectrales lorsque celles-ci sont recalées sur un modèle 3D.

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Murtin, Chloé Isabelle. "Traitement d’images de microscopie confocale 3D haute résolution du cerveau de la mouche Drosophile." Thesis, Lyon, 2016. http://www.theses.fr/2016LYSEI081/document.

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Abstract:

La profondeur possible d’imagerie en laser-scanning microscopie est limitée non seulement par la distance de travail des lentilles de objectifs mais également par la dégradation de l’image causée par une atténuation et une diffraction de la lumière passant à travers l’échantillon. Afin d’étendre cette limite, il est possible, soit de retourner le spécimen pour enregistrer les images depuis chaque côté, or couper progressivement la partie supérieure de l’échantillon au fur et à mesure de l‘acquisition. Les différentes images prises de l’une de ces manières doivent ensuite être combinées pour générer un volume unique. Cependant, des mouvements de l’échantillon durant les procédures d’acquisition engendrent un décalage non seulement sur en translation selon les axes x, y et z mais également en rotation autour de ces même axes, rendant la fusion entres ces multiples images difficile. Nous avons développé une nouvelle approche appelée 2D-SIFT-in-3D-Space utilisant les SIFT (scale Invariant Feature Transform) pour atteindre un recalage robuste en trois dimensions de deux images. Notre méthode recale les images en corrigeant séparément les translations et rotations sur les trois axes grâce à l’extraction et l’association de caractéristiques stables de leurs coupes transversales bidimensionnelles. Pour évaluer la qualité du recalage, nous avons également développé un simulateur d’images de laser-scanning microscopie qui génère une paire d’images 3D virtuelle dans laquelle le niveau de bruit et les angles de rotations entre les angles de rotation sont contrôlés avec des paramètres connus. Pour une concaténation précise et naturelle de deux images, nous avons également développé un module permettant une compensation progressive de la luminosité et du contraste en fonction de la distance à la surface de l’échantillon. Ces outils ont été utilisés avec succès pour l’obtention d’images tridimensionnelles de haute résolution du cerveau de la mouche Drosophila melanogaster, particulièrement des neurones dopaminergiques, octopaminergiques et de leurs synapses. Ces neurones monoamines sont particulièrement important pour le fonctionnement du cerveau et une étude de leur réseau et connectivité est nécessaire pour comprendre leurs interactions. Si une évolution de leur connectivité au cours du temps n’a pas pu être démontrée via l’analyse de la répartition des sites synaptiques, l’étude suggère cependant que l’inactivation de l’un de ces types de neurones entraine des changements drastiques dans le réseau neuronal
Although laser scanning microscopy is a powerful tool for obtaining thin optical sections, the possible depth of imaging is limited by the working distance of the microscope objective but also by the image degradation caused by the attenuation of both excitation laser beam and the light emitted from the fluorescence-labeled objects. Several workaround techniques have been employed to overcome this problem, such as recording the images from both sides of the sample, or by progressively cutting off the sample surface. The different views must then be combined in a unique volume. However, a straightforward concatenation is often not possible, because the small rotations that occur during the acquisition procedure, not only in translation along x, y and z axes but also in rotation around those axis, making the fusion uneasy. To address this problem we implemented a new algorithm called 2D-SIFT-in-3D-Space using SIFT (scale Invariant Feature Transform) to achieve a robust registration of big image stacks. Our method register the images fixing separately rotations and translations around the three axes using the extraction and matching of stable features in 2D cross-sections. In order to evaluate the registration quality, we created a simulator that generates artificial images that mimic laser scanning image stacks to make a mock pair of image stacks one of which is made from the same stack with the other but is rotated arbitrarily with known angles and filtered with a known noise. For a precise and natural-looking concatenation of the two images, we also developed a module progressively correcting the sample brightness and contrast depending on the sample surface. Those tools we successfully used to generate tridimensional high resolution images of the fly Drosophila melanogaster brain, in particular, its octopaminergic and dopaminergic neurons and their synapses. Those monoamine neurons appear to be determinant in the correct operating of the central nervous system and a precise and systematic analysis of their evolution and interaction is necessary to understand its mechanisms. If an evolution over time could not be highlighted through the pre-synaptic sites analysis, our study suggests however that the inactivation of one of these neuron types triggers drastic changes in the neural network

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Humbert, Ludovic. "Contribution à l'automatisation du traitement des radiographies du système ostéoarticulaire pour la modélisation géométrique et l'analyse clinique." Phd thesis, Paris, ENSAM, 2008. http://pastel.archives-ouvertes.fr/pastel-00004241.

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Abstract:

Pour comprendre et diagnostiquer des pathologies telles que la scoliose qui affectent l'organisation spatiale de notre squelette, il est essentiel d'aborder ces problématiques en trois dimensions. Dans le cadre de leur collaboration franco-canadienne, le Laboratoire de Biomécanique et le Laboratoire de recherche en Imagerie et Orthopédie ont développé des méthodes de reconstruction 3D du squelette à partir de radiographies biplanes, notamment à partir du système de radiographie base dose EOS (Biospace Med, Paris). Ces techniques permettent une analyse clinique globale du patient, en position debout et avec très peu d'irradiations. Néanmoins, le temps de reconstruction reste contraignant pour une utilisation en routine clinique. L'objectif de cette thèse est donc de progresser dans l'automatisation des méthodes de reconstruction 3D à partir de radiographies biplanes. Les méthodes développées seront appliquées au rachis thoracique et lombaire, dans le contexte spécifique de l'étude de la scoliose. Une méthode de reconstruction s'appuyant sur une description paramétrée du rachis et sur des inférences statistiques longitudinales et transversales a été proposée et évaluée. Cette méthode permet, à partir de la saisie opérateur de quelques repères anatomiques dans les radiographies, d'obtenir très rapidement (2min 30s) une reconstruction 3D pré-personnalisée du rachis ainsi que des paramètres cliniques dédiés au diagnostic de la scoliose. Une reconstruction 3D plus précise peut être obtenue en un temps relativement réduit (10min) à partir d'ajustement opérateurs du modèle, qui s'auto-améliore par inférences au fur et à mesure des retouches. Afin de poursuivre la semi-automatisation de cette méthode, des techniques de recalage 2D/3D par traitement d'image, basées sur la segmentation des radiographies mais également sur des mesures de similarités entre des radiographies simulées et les clichés réels ont été proposées. Ces algorithmes s'appuient sur des modèles pseudo-volumiques de vertèbres, plus réalistes que les modèles surfaciques couramment utilisés. Les techniques de recalage ont été intégrées dans le protocole de reconstruction utilisant une description paramétrée du rachis et des inférences, pour proposer et évaluer une nouvelle méthode de reconstruction. Ce travail de thèse ouvre des perspectives concrètes en termes d'utilisation de telles méthodes en routine clinique et permet de poser des bases importantes pour automatiser les méthodes de reconstruction 3D à partir de radiographies biplanes de l'ensemble du squelette.

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Dousteyssier, Boris. "Construction d’un modèle morpho mécanique du genou pour la prédiction des conséquences d’une action thérapeutique." Thesis, Lyon, 2017. https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-02869689.

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Abstract:

Afin d’étudier la question de l’usure du genou et de la douleur lors du développement de l’arthrose, relié à la fois aux pressions sur les cartilages et la stabilité du genou, un modèle de l’articulation du genou a été créé. Cette étude propose une approche mixte, utilisant à la fois des imageries médicales (IRM, système EOS) et un capteur de force en conjonction avec un modèle EF. Deux modèles EF ont été créés ici, se focalisant sur la stabilité passive du genou lors de la recréation d’un processus expérimental : la décomposition en 4 images EOS statiques du mouvement de montée de marche d’escalier. Pour ce faire, un modèle géométrique du genou du sujet a été recalé sur la position physiologique des os obtenue par les images EOS. Les conditions aux limites expérimentales ont été ajoutées et la simulation numérique a été menée jusqu’à ce que l’équilibre mécanique global soit atteint. Ensuite la position simulée des os a pu être comparée avec la position expérimentale, et les surfaces de pression et les contraintes dans les ligaments été obtenues.Pour des angles de flexion faibles les modèles montrent une très bonne concordance avec les données expérimentales mesurées, les os étant dans leur position physiologique une fois l’équilibre mécanique atteint. Les résultats pour des angles de flexion plus importants restent satisfaisants et sont prometteurs, indiquant des pistes claires d’amélioration du modèle
Knee degradation and pain when developing osteoarthritis are strongly related not only to the pressure on the cartilage, but also to the knee stability and to the subsequent loadings on the ligaments. Here, we propose a mixed approach, both using medical imaging (MRI, EOS X-ray system) and force platform in conjunction with a finite element model.Two finite element model were created, focusing on the passive stability of the knee while modelling an experiment: the acquisition of the movement of climbing a step decomposed in 4 static EOS images. To do so, a geometric model of the subject’s knee have been fused on the bone physiological positions obtained by EOS imaging. The FEA was carried out according to the experimental boundary conditions so as to ensure the global knee mechanical equilibrium. This allow the model to be validated by comparing its numerical results with the EOS data. This model will reveal the roles of the ligaments during the knee flexion and give pressure maps on the cartilages.For low flexion angles, both models’ results concord well with the experimental data: the bones are in their physiological position once the mechanical equilibrium reached. For higher flexion angles the results are satisfying and promising, showing clear ways to improve the models

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Nicolau, Stephane. "Un système de réalité augmentée pour guider les opérations du foie en radiologie interventionnelle." Phd thesis, Université de Nice Sophia-Antipolis, 2004. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00000006.

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Abstract:

En radiologie interventionnelle, le praticien se sert actuellement de plusieurs acquisitions scanner (coupes 2D) pour pouvoir atteindre sa cible au cours d'une ponction percutanée dans la zone abdominale. Notre objectif est de concevoir un système de guidage minimisant ces acquisitions et donc le temps de l'intervention. Pour cela, nous proposons un système de réalité augmentée superposant des reconstructions 3D pré-opératoires des structures abdominales du patient dans des images vidéo externes de son corps. En plus d'être précis, rapide et fiable, cet outil devra pouvoir être introduit aisément en salle d'opération.
Dans notre cas, le patient est intubé et sa ventilation contrôlée, nous pouvons donc négliger les effets de la respiration : un recalage rigide 3D/2D de marqueurs radio-opaques collés sur la peau est suffisant pour atteindre la précision requise. Les hypothèses statistiques des critères classiques n'étant pas adéquates pour notre application, nous avons dérivé un nouveau critère généralisant les approches standard. Une évaluation rigoureuse des performances démontre la supériorité de notre méthode en terme de précision et de robustesse.
Pour atteindre le temps réel en salle d'opération, nous avons ensuite développé un ensemble d'algorithmes d'extraction et de mise en correspondance des marqueurs radio-opaques dont nous avons validé la robustesse sur de nombreuses images réelles. La précision du système dépendant de nombreux paramètres (nombre de marqueurs radio-opaques, position des caméras...), elle ne peut pas être établie préalablement de manière définitive. Afin de fournir un système fiable, nous proposons donc une technique de propagation des covariances qui permet d'estimer dynamiquement l'erreur de repositionnement des modèles reconstruits. Une phase de validation méticuleuse, sur des données synthétiques et réelles, démontre que notre prédiction est fiable dans les conditions de notre application.
Après cette validation de chacun des modules, nous montrons la faisabilité et l'intérêt de notre système complet en menant une évaluation sur un mannequin : quatre chirurgiens ont réussi à atteindre des cibles en des temps dix fois inférieurs à ceux usuellement nécessaires pour ce type d'intervention et avec une précision supérieure. Finalement, plusieurs expériences cliniques sur des patients démontrent que notre système est utilisable en salle d'opération et suggèrent son utilisation en routine dans un futur proche.

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Weibel, Thomas. "Modèles de minimisation d'énergies discrètes pour la cartographie cystoscopique." Phd thesis, Université de Lorraine, 2013. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00866824.

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Abstract:

L'objectif de cette thèse est de faciliter le diagnostic du cancer de la vessie. Durant une cystoscopie, un endoscope est introduit dans la vessie pour explorer la paroi interne de l'organe qui est visualisée sur un écran. Cependant, le faible champ de vue de l'instrument complique le diagnostic et le suivi des lésions. Cette thèse présente des algorithmes pour la création de cartes bi- et tridimensionnelles à large champ de vue à partir de vidéo-séquences cystoscopiques. En utilisant les avancées récentes dans le domaine de la minimisation d'énergies discrètes, nous proposons des fonctions coût indépendantes des transformations géométriques requises pour recaler de façon robuste et précise des paires d'images avec un faible recouvrement spatial. Ces transformations sont requises pour construire des cartes lorsque des trajectoires d'images se croisent ou se superposent. Nos algorithmes détectent automatiquement de telles trajectoires et réalisent une correction globale de la position des images dans la carte. Finalement, un algorithme de minimisation d'énergie compense les faibles discontinuités de textures restantes et atténue les fortes variations d'illuminations de la scène. Ainsi, les cartes texturées sont uniquement construites avec les meilleures informations (couleurs et textures) pouvant être extraites des données redondantes des vidéo-séquences. Les algorithmes sont évalués quantitativement et qualitativement avec des fantômes réalistes et des données cliniques. Ces tests mettent en lumière la robustesse et la précision de nos algorithmes. La cohérence visuelle des cartes obtenues dépasse celles des méthodes de cartographie de la vessie de la littérature.

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Martins, Renato. "Odométrie visuelle directe et cartographie dense de grands environnements à base d'images panoramiques RGB-D." Thesis, Paris Sciences et Lettres (ComUE), 2017. http://www.theses.fr/2017PSLEM004/document.

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Abstract:

Cette thèse se situe dans le domaine de l'auto-localisation et de la cartographie 3D des caméras RGB-D pour des robots mobiles et des systèmes autonomes avec des caméras RGB-D. Nous présentons des techniques d'alignement et de cartographie pour effectuer la localisation d'une caméra (suivi), notamment pour des caméras avec mouvements rapides ou avec faible cadence. Les domaines d'application possibles sont la réalité virtuelle et augmentée, la localisation de véhicules autonomes ou la reconstruction 3D des environnements.Nous proposons un cadre consistant et complet au problème de localisation et cartographie 3D à partir de séquences d'images RGB-D acquises par une plateforme mobile. Ce travail explore et étend le domaine d'applicabilité des approches de suivi direct dites "appearance-based". Vis-à-vis des méthodes fondées sur l'extraction de primitives, les approches directes permettent une représentation dense et plus précise de la scène mais souffrent d'un domaine de convergence plus faible nécessitant une hypothèse de petits déplacements entre images.Dans la première partie de la thèse, deux contributions sont proposées pour augmenter ce domaine de convergence. Tout d'abord une méthode d'estimation des grands déplacements est développée s'appuyant sur les propriétés géométriques des cartes de profondeurs contenues dans l'image RGB-D. Cette estimation grossière (rough estimation) peut être utilisée pour initialiser la fonction de coût minimisée dans l'approche directe. Une seconde contribution porte sur l'étude des domaines de convergence de la partie photométrique et de la partie géométrique de cette fonction de coût. Il en résulte une nouvelle fonction de coût exploitant de manière adaptative l'erreur photométrique et géométrique en se fondant sur leurs propriétés de convergence respectives.Dans la deuxième partie de la thèse, nous proposons des techniques de régularisation et de fusion pour créer des représentations précises et compactes de grands environnements. La régularisation s'appuie sur une segmentation de l'image sphérique RGB-D en patchs utilisant simultanément les informations géométriques et photométriques afin d'améliorer la précision et la stabilité de la représentation 3D de la scène. Cette segmentation est également adaptée pour la résolution non uniforme des images panoramiques. Enfin les images régularisées sont fusionnées pour créer une représentation compacte de la scène, composée de panoramas RGB-D sphériques distribués de façon optimale dans l'environnement. Ces représentations sont particulièrement adaptées aux applications de mobilité, tâches de navigation autonome et de guidage, car elles permettent un accès en temps constant avec une faible occupation de mémoire qui ne dépendent pas de la taille de l'environnement
This thesis is in the context of self-localization and 3D mapping from RGB-D cameras for mobile robots and autonomous systems. We present image alignment and mapping techniques to perform the camera localization (tracking) notably for large camera motions or low frame rate. Possible domains of application are localization of autonomous vehicles, 3D reconstruction of environments, security or in virtual and augmented reality. We propose a consistent localization and 3D dense mapping framework considering as input a sequence of RGB-D images acquired from a mobile platform. The core of this framework explores and extends the domain of applicability of direct/dense appearance-based image registration methods. With regard to feature-based techniques, direct/dense image registration (or image alignment) techniques are more accurate and allow us a more consistent dense representation of the scene. However, these techniques have a smaller domain of convergence and rely on the assumption that the camera motion is small.In the first part of the thesis, we propose two formulations to relax this assumption. Firstly, we describe a fast pose estimation strategy to compute a rough estimate of large motions, based on the normal vectors of the scene surfaces and on the geometric properties between the RGB-D images. This rough estimation can be used as initialization to direct registration methods for refinement. Secondly, we propose a direct RGB-D camera tracking method that exploits adaptively the photometric and geometric error properties to improve the convergence of the image alignment.In the second part of the thesis, we propose techniques of regularization and fusion to create compact and accurate representations of large scale environments. The regularization is performed from a segmentation of spherical frames in piecewise patches using simultaneously the photometric and geometric information to improve the accuracy and the consistency of the scene 3D reconstruction. This segmentation is also adapted to tackle the non-uniform resolution of panoramic images. Finally, the regularized frames are combined to build a compact keyframe-based map composed of spherical RGB-D panoramas optimally distributed in the environment. These representations are helpful for autonomous navigation and guiding tasks as they allow us an access in constant time with a limited storage which does not depend on the size of the environment

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Bussy, Victor. "Integration of a priori data to optimise industrial X-ray tomographic reconstruction." Electronic Thesis or Diss., Lyon, INSA, 2024. http://www.theses.fr/2024ISAL0116.

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Abstract:

Cette thèse explore des sujets de recherche dans le domaine du contrôle non destructif industriel par rayons X (CND). L’application de la tomographie CT s’est considérablement étendue et son utilisation s'est intensifiée dans de nombreux secteurs industriels. En raison des exigences croissantes et des contraintes sur les processus de contrôle, la CT se doit de constamment évoluer et s'adapter. Que ce soit en termes de qualité de reconstruction ou en temps d’inspection, la tomographie par rayons X est en constante progression, notamment dans ce qu’on appelle la stratégie de vues éparses. Cette stratégie consiste à reconstruire un objet en utilisant le minimum possible de projections radiologiques tout en maintenant une qualité de reconstruction satisfaisante. Cette approche réduit les temps d'acquisition et les coûts associés. La reconstruction en vues éparses constitue un véritable défi car le problème tomographique est mal conditionné, on le dit mal posé. De nombreuses techniques ont été développées pour surmonter cet obstacle, dont plusieurs sont basées sur l'utilisation d'informations a priori lors du processus de reconstruction. En exploitant les données et les connaissances disponibles avant l'expérience, il est possible d'améliorer le résultat de la reconstruction malgré le nombre réduit de projections. Dans notre contexte industriel, par exemple, le modèle de conception assistée par ordinateur (CAO) de l’objet est souvent disponible, ce qui représente une information précieuse sur la géométrie de l’objet étudié. Néanmoins, il est important de noter que le modèle CAO ne fournit qu’une représentation approximative de l'objet. En CND ou en métrologie, ce sont précisément les différences entre un objet et son modèle CAO qui sont d'intérêt. Par conséquent, l'intégration d'informations a priori est complexe car ces informations sont souvent "approximatives" et ne peuvent pas être utilisées telles quelles. Nous proposons plutôt d’utiliser judicieusement les informations géométriques disponibles à partir du modèle CAO à chaque étape du processus. Nous ne proposons donc pas une méthode, mais une méthodologie pour l'intégration des informations géométriques a priori lors la reconstruction tomographique par rayons X
This thesis explores research topics in the field of industrial non-destructive testing (NDT) using X-rays. The application of CT tomography has significantly expanded, and its use has intensified across many industrial sectors. Due to increasing demands and constraints on inspection processes, CT must continually evolve and adapt. Whether in terms of reconstruction quality or inspection time, X-ray tomography is constantly progressing, particularly in the so-called sparse-view strategy. This strategy involves reconstructing an object using the minimum possible number of radiographic projections while maintaining satisfactory reconstruction quality. This approach reduces acquisition times and associated costs. Sparse-view reconstruction poses a significant challenge as the tomographic problem is ill-conditioned, or, as it is often described, ill-posed. Numerous techniques have been developed to overcome this obstacle, many of which rely on leveraging prior information during the reconstruction process. By exploiting data and knowledge available before the experiment, it is possible to improve reconstruction results despite the reduced number of projections. In our industrial context, for example, the computer-aided design (CAD) model of the object is often available, which provides valuable information about the geometry of the object under study. However, it is important to note that the CAD model only offers an approximate representation of the object. In NDT or metrology, it is precisely the differences between an object and its CAD model that are of interest. Therefore, integrating prior information is complex, as this information is often "approximate" and cannot be used as is. Instead, we propose to judiciously use the geometric information available from the CAD model at each step of the process. We do not propose a single method but rather a methodology for integrating prior geometric information during X-ray tomographic reconstruction

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Weibel, Thomas. "Modèles de minimisation d'énergies discrètes pour la cartographie cystoscopique." Electronic Thesis or Diss., Université de Lorraine, 2013. http://www.theses.fr/2013LORR0070.

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Abstract:

L'objectif de cette thèse est de faciliter le diagnostic du cancer de la vessie. Durant une cystoscopie, un endoscope est introduit dans la vessie pour explorer la paroi interne de l'organe qui est visualisée sur un écran. Cependant, le faible champ de vue de l'instrument complique le diagnostic et le suivi des lésions. Cette thèse présente des algorithmes pour la création de cartes bi- et tridimensionnelles à large champ de vue à partir de vidéo-séquences cystoscopiques. En utilisant les avancées récentes dans le domaine de la minimisation d'énergies discrètes, nous proposons des fonctions coût indépendantes des transformations géométriques requises pour recaler de façon robuste et précise des paires d'images avec un faible recouvrement spatial. Ces transformations sont requises pour construire des cartes lorsque des trajectoires d'images se croisent ou se superposent. Nos algorithmes détectent automatiquement de telles trajectoires et réalisent une correction globale de la position des images dans la carte. Finalement, un algorithme de minimisation d'énergie compense les faibles discontinuités de textures restantes et atténue les fortes variations d'illuminations de la scène. Ainsi, les cartes texturées sont uniquement construites avec les meilleures informations (couleurs et textures) pouvant être extraites des données redondantes des vidéo-séquences. Les algorithmes sont évalués quantitativement et qualitativement avec des fantômes réalistes et des données cliniques. Ces tests mettent en lumière la robustesse et la précision de nos algorithmes. La cohérence visuelle des cartes obtenues dépassent celles des méthodes de cartographie de la vessie de la littérature
The aim of this thesis is to facilitate bladder cancer diagnosis. The reference clinical examination is cystoscopy, where an endoscope, inserted into the bladder, allows to visually explore the organ's internal walls on a monitor. The main restriction is the small field of view (FOV) of the instrument, which complicates lesion diagnosis, follow-up and treatment traceability.In this thesis, we propose robust and accurate algorithms to create two- and three-dimensional large FOV maps from cystoscopic video-sequences. Based on recent advances in the field of discrete energy minimization, we propose transformation-invariant cost functions, which allow to robustly register image pairs, related by large viewpoint changes, with sub-pixel accuracy. The transformations linking such image pairs, which current state-of-the-art bladder image registration techniques are unable to robustly estimate, are required to construct maps with several overlapping image trajectories. We detect such overlapping trajectories automatically and perform non-linear global map correction. Finally, the proposed energy minimization based map compositing algorithm compensates small texture misalignments and attenuates strong exposure differences. The obtained textured maps are composed by a maximum of information/quality available from the redundant data of the video-sequence. We evaluate the proposed methods both quantitatively and qualitatively on realistic phantom and clinical data sets. The results demonstrate the robustness of the algorithms, and the obtained maps outperform state-of-the-art approaches in registration accuracy and global map coherence

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Rigaud, Stephane Ulysse. "méthodologie de modélisation de la croissance de neurosphères sous microscope à contraste de phase." Electronic Thesis or Diss., Paris 6, 2014. http://www.theses.fr/2014PA066053.

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Abstract:

L'étude des cellules souches est l'un des champs de recherches les plus importants dans le domaine biomédical. La vision par ordinateur et le traitement d'images ont été fortement mis en avant dans ce domaine pour le développement de solutions automatiques de culture et d'observation de cellules. Ce travail de thèse propose une nouvelle méthodologie pour l'observation et la modélisation de la prolifération de cellule souche neuronale sous microscope à contraste de phase. À chaque observation réalisée par le microscope durant la prolifération, notre système extrait un modèle en trois dimensions de la structure de cellules observées. Cela est réalisé par une suite de processus d'analyse, synthèse et sélection. Premièrement, une analyse de la séquence d'images de contraste de phase permet la segmentation de la neurosphère et des cellules la constituant. À partir de ces informations, combinées avec des connaissances a priori sur les cellules et le protocole de culture, plusieurs modèles 3-D possibles sont générés. Ces modèles sont finalement évalués et sélectionnés par rapport à l¿image d¿observation, grâce à une méthode de recalage 3-D vers 2-D. A travers cette approche, nous présentons un outil automatique de visualisation et d'observation de la prolifération de cellule souche neuronale sous microscope à contraste de phase
The study of stem cells is one of the most important fields of research in the biomedical field. Computer vision and image processing have been greatly emphasized in this area for the development of automated solutions for culture and observation of cells. This work proposes a new methodology for observing and modelling the proliferation of neural stem cell under a phase contrast microscope. At each time lapse observation performed by the microscope during the proliferation, the system determines a three-dimensional model of the structure formed by the observed cells. This is achieved by a framework combining analysis, synthesis and selection process. First, an analysis of the images from the microscope segments the neurosphere and the constituent cells. With this analysis, combined with prior knowledge about the cells and their culture protocol, several 3-D possible models are generated through a synthesis process. These models are finally selected and evaluated according to their likelihood with the microscope image using a 3-D to 2-D registration method. Through this approach, we present an automatic visualisation tool and observation of the proliferation of neural stem cell under a phase contrast microscope

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Bekhti, Mustapha. "Réseaux de capteurs : application à la poursuite des cibles mobiles." Thesis, Sorbonne Paris Cité, 2018. http://www.theses.fr/2018USPCD092.

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Abstract:

L’objet de cette thèse est l’étude et la mise en place de solutions pour des problèmes de poursuite de cibles mobiles en exploitant les réseaux sans fil. L’objectilf principal est le développement de solutions pour l’exploitation des petits drones dans des applications civiles. La sécurité de vol est un élément primordial. A l’instar des avions pilotés et en outre des capacités d'évitement de collision, l’identification, la localisation et le tracking des petits drones, sont des conditions sine qua non pour l'intégration de cette technologie dans l’espace aérien. Il faut donc pouvoir planifier des trajectoires pour les drones qui assurent d’une part une meilleur localisation, un meilleur tracking, et qui garantissent l'évitement d’obstacles et les collisions. Les pistes étudiées dans cette thèse sont des sujets d’actualités. Elles couvrent deux catégories principales de contributions : premièrement, la planification des trajectoires et le suivi des drones avec des missions de livraison de colis et de collecte de données, et deuxièmement, la détection d’intrusion dans une zone sensible par l’utilisation d’une flotte de drones. Les résultats montrent que l’intégration du segment drone aux réseaux terrestres sans fil présente une valeur ajoutée et pertinente et ouvre de nouvelles perspectives à l’utilisation de cette technologie dans le domaine civil
For decades Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) are widely used in modern warfare for surveillance, reconnaissance, sensing, battle damage assessment and attacking. The benefits of UAVs include reduced cost and no warfighter risk. In fact UAVs use is increased by time,especially under the concept of the network centric operation environment and under the concept of revolution in military affairs. On the other hand, the UAVs technology which originates from military applications, arouse the interest of the civilian, and yet, the domestic use began with limited aerial patrols of the nation’s borders, disaster and law enforcement situation. Recently, these products have also been destined to the commercial market and have gained much attention. Although UAVs use is expanding, their level of automation, cooperation and integration in civil application is far from being efficient and the design principles of such cooperation, coordination and self-organization under an Ad-hoc networkof a multi-UAV still need intensive studies and remain an open research problem. In this thesis, the investigated tracks were drawn both from the literature review and from the news topics. Thus, they covered two main classes of contributions, first, path planning and tracking of drones with package delivery and data gathering missions, and second, intrusion detection in a sensitive area through the use of networked drones.The results show that the integration of the drone segment to the terrestrial wireless network presents a relevant added value and opens new perspectives to the use of this technology in the civilian realm

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Faget, Xavier. "Application expérimentale de méthodes inverses avancées pour l'imagerie des propriétés électromagnétiques d'un matériau magnéto-diélectrique." Thesis, Aix-Marseille, 2018. http://www.theses.fr/2018AIXM0039/document.

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Abstract:

Cette thèse porte sur la caractérisation non destructive de structures 2D magnéto-diélectriques inhomogènes complexes. L’ensemble des étapes allant de l’expérience au traitement du problème inverse est traité. Dans un premier temps, un modèle direct reliant le champ diffusé aux propriétés électromagnétiques du matériau a été mis en place. Ce modèle requiert des calculs par éléments finis de la propagation de l’onde électromagnétique, en présence de l’objet observé lorsque celui-ci est positionné sur un support métallique. Une validation expérimentale a été réalisée via la mise en place d'un banc de mesure multi statique. Différentes étapes d'ajustements et d'étalonnages ont permis la réduction du bruit de mesure ainsi que des biais. L’inversion est traitée principalement par une approche linéaire, avec un choix attentif de la valeur des hyper paramètres qui y sont associés. Une fois les outils mis en place, six études ont été réalisées pour la validation de notre système d’imagerie 2D des propriétés électromagnétiques de matériaux magnéto-diélectriques inhomogènes. Cela comprend l’évaluation des incertitudes de mesure, de la résolution spatiale, la mesure de différents matériaux magnétiques et l’utilisation de différents supports à géométries variées. L’ensemble des résultats expérimentaux réalisés se place dans une hypothèse de géométrie 2D. C’est pourquoi, nous avons ensuite orienté nos travaux vers la recherche d’un design innovant permettant de faire évoluer le banc de mesure en un dispositif d’imagerie 3D. Dans cette perspective, une source secondaire vient se déplacer proche de la cible pour acquérir de l’information selon la troisième dimension
The subject of this thesis is the non-destructive characterization of complex inhomogeneous magneto-dielectric structures. Successively, the experimental developments, the modelling and the data treatments stages are addressed. A forward model that links the scattered field to the electromagnetic properties is established. This model requires some finite element computations in order to estimate the propagation of the electromagnetic wave in presence of the magneto-dielectric object which is glued on a metallic support. A multistatic bench has been designed and constructed in order to collect measured scattered fields. Several adjustments and calibration procedures have been carried out to reduce the measurement noise and biases. Next, the inverse problem has been dealt with, in order to retrieve the electromagnetic properties of the samples, from the measured scattered field. The inverse problem is mainly solved with a linear approach, with a careful selection of the hyperparameters. Once the system has been fine tuned, six studies have been realized to validate our 2D imaging system. The assessment of the measurement uncertainty, the evaluation of the spatial resolution, the characterization of various magnetics materials and the use of different supports with variable geometries have been performed. So far, all the developments were done under a 2D hypothesis. That is why, we have then focused our research on the design of a 3D innovative imaging setup. To this end, a secondary source moving close to the target has been added in order to gain information in the third direction. A numerical study has been performed to assess the expected performances of this new setup

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Jerbi, Taha. "Recalage de structures tridimensionnelles à partir d'acquisitions stéréo-radiographiques basse dose. Application à l'estimation de mouvements humains." Phd thesis, 2012. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00719664.

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Abstract:

Les maladies ostéoarticulaires constituent une part importante des pathologies qui touchent l'appareil locomoteur humain et elles ont un impact majeur quant à l'individu et à la société. Dans ce cadre les études cinématiques présentent un outil permettant aux cliniciens une évaluation de l'état des articulations. Ces études passent par une estimation du mouvement des structures osseuses. Plusieurs approches sont actuellement utilisées dans cet objectif : passant par le suivi de marqueurs externes (fixés sur la peau), internes (fixés sur les os), la palpation, et le recalage d'images médicales (radiographies, CT, IRM). Cette dernière approche a été retenue en proposant un recalage 2D 3D pour l'estimation des positions des structures osseuses. Dans une première partie, on tire profit de la particularité d'une nouvelle modalité radiologique bi-planes basse dose (EOS) pour proposer une méthode originale et particulièrement bien adaptée et qui utilise le théorème classique de la coupe centrale de Fourier. Pour cela, dans un premier temps, au travers d'un état de l'art des approches classiques de l'estimation de mouvements, nous réalisons une classification originale multi critères (invasivité, précision, généricité) afin de bien situer les apports de cette nouvelle modalité. Dans un deuxième temps, nous proposons une alternative au schéma classique de recalage 2D 3D qui présente plusieurs avantages. Le recalage effectué dans le domaine fréquentiel établit un lien élégant entre les données 2D et 3D ce qui permet d'éviter la simulation des radiographies. La recherche des deux composantes du mouvement rigide, rotation et translation, est effectuée d'une manière séquentielle. D'abord, la rotation est déterminée par une optimisation itérative d'une métrique dépendant des modules des données. La translation se déduit, alors, directement en utilisant les phases. Une deuxième partie est consacré à la mise en oeuvre pratique de la méthode et à l'évaluation de l'implémentation sur des données de plus en plus complexes allant des données synthétiques, des fantômes puis des données EOS réelles composées de radiographies frontales et sagittales et d'une seule reconstruction 3D. Ceci permet de valider la méthode dans des conditions réelles d'acquisition. L'application de notre méthode de recalage pour l'estimation de mouvement de différentes structures : fémur, tibia, prothèses de genou et de hanche, nous a permis d'illustrer la généricité de l'approche proposée.

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Dissertations / Theses on the topic 'Recalage 2D/3D – Automatisation'

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