Caractérisation et quantification d'anévrismes sur des modèles volumiques

Sahar Hassan 1, 2
1 EVASION - Virtual environments for animation and image synthesis of natural objects
Inria Grenoble - Rhône-Alpes, LJK - Laboratoire Jean Kuntzmann, INPG - Institut National Polytechnique de Grenoble
Résumé : Dans le cadre des maladies des vaisseaux sanguins, les médecins ont besoin de détecter les déformations : dépôts calcaires, étranglements, anévrismes. L'anévrisme est une dilatation localisée de la paroi d'une artère aboutissant à la formation d'une poche de taille variable, communiquant avec l'artère au moyen d'une zone rétrécie que l'on nomme le collet. Sa forme habituelle est celle d'un sac, son diamètre pouvant atteindre plusieurs centimètres. Les dimensions d'un anévrisme, sa forme et son collet jouent un rôle critique dans le choix de traitement : Soit l'embolisation de l'anévrisme à l'aide de coils (petits ressorts en platine), soit l'intervention chirurgicale (trépanation et mise en place d'un clip au niveau du collet de l'anévrisme). Nos données sont issues d'angiographies par résonance magnétique (ARM), chaque image 2D en niveaux de gris représente une coupe longitudinale du cerveau. Cette technique est spécifique pour visualiser les artères surtout, celles du cou, cerveau et l'aorte abdominale et thoracique. De nombreuses techniques peuvent être utilisées pour engendrer les images, telle que l'administration d'un agent paramagnétique, ou la technique dite de 'flow-related enhancement', où le signal représente le sang qui vient d'entrer dans le plan de coupe. Grâce à ces techniques, les vaisseaux sanguins sont, généralement, blancs, donc faciles à segmenter. Mon but est de visualiser l'arbre vasculaire et de détecter les anévrismes, et aussi de définir leurs collets et leurs tailles en minimisant l'intervention d'un médecin. Il y a donc plusieurs étapes à faire : 1. Segmentation : Pour supprimer le bruit et toutes les informations autres que l'arbre vasculaire. 2. Construction d'une représentation volumique : On transforme les données 2D en 3D (d'un pixel à un voxel) pour la visualisation et le calcul. 3. Détection automatique des anévrismes et de leurs collets 4. Calcul des tailles et formes des anévrismes et de leurs collets : Qui est l'étape la plus importante dans notre travail. 5. Visualisation
Type de document :
Mémoires d'étudiants -- Hal-inria+
Synthèse d'image et réalité virtuelle [cs.GR]. 2007
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Contributeur : Team Evasion <>
Soumis le : lundi 6 juin 2011 - 14:09:56
Dernière modification le : jeudi 11 janvier 2018 - 06:21:55
Document(s) archivé(s) le : dimanche 4 décembre 2016 - 19:51:19

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Sahar Hassan. Caractérisation et quantification d'anévrismes sur des modèles volumiques. Synthèse d'image et réalité virtuelle [cs.GR]. 2007. 〈inria-00598394〉

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