Séminaire : Approches pour la segmentation d'explants en chirurgie vasculaire

Hugo Gangloff, doctorant de l'équipe IMAGeS, fera une présentation de ses travaux de recherche, mardi 10 juillet 2018, à 15h00 dans la salle de réunion C218 du Pôle API à Illkirch.

Titre : Approches pour la segmentation d'explants en chirurgie vasculaire

Résumé : L'analyse d'explants en chirurgie vasculaire permet de développer la recherche sur les maladies vasculaires qui progressent dans les sociétés industrialisées. Les traitements endovasculaires, avec son élément le plus connu, le stent, sont de plus en plus fréquemment prescrits et posent le problème de la complexité d’évaluation du risque post-opératoire. En particulier la segmentation automatique permettrait l’étude systématique et l’extraction de paramètre quantifiée de manière automatisée, là où le chirurgien doit souvent passer beaucoup de temps à affiner une segmentation encore trop imprécise.

Le début de travaux de thèse consiste à affiner la segmentation d'un cube de données comprenant le stent encapsulés dans la chair (explants obtenus sous CT-scan) afin d'ouvrir la voie à de nombreuses applications : caractérisation du stent, détection des zones de calcification, détection des zones de fracture, etc. Les résultats obtenus sur données réelles sont jugées extrêmement encourageante.

Plusieurs méthodes sont proposées en fonction des différents éléments à classifier. Un intêret particulier est porté sur la segmentation de structures tubulaires pour la segmentation du stent. Les artéfacts du stent induisent un bruit très corrélé sur l'image acquise, nous proposons de les modéliser via des champs gaussiens. Un tel modèle de bruit peut naturellement être pris en compte dans une extension des champs de Markov cachés, les champs de Markov couples. Nous présenterons alors ces derniers et la stratégie envisagée pour les utiliser, ainsi que quelques résultats préliminaires.