Data acquisition modeling and hybrid coronary tree 3D reconstruction in C-arm CBCT imaging - TEL - Thèses en ligne Access content directly
Theses Year : 2017

Data acquisition modeling and hybrid coronary tree 3D reconstruction in C-arm CBCT imaging

Modélisation du processus d'acquisition et reconstruction 3D hybride d'arbres coronaires en angiographie RX rotationelle

Abstract

The rotational angiography RX of the coronaries is a standard modality to determine the degree and the number of the coronaries stenosis. The objective of this dissertation aims at improving the 3D reconstruction of the coronary arteries, which can improve the diagnosis, the security and the precision of the minimal invasive interventions.For the first part, the major contribution is improving the calibration procedure of the rotational R-X imaging system. First, we propose a new calibration algorithm based on the classical helical phantom on the Artis-Zeego system. Second, we transfer the geometries to the C-arm coordinate system. Last, we propose the movement models of the projection geometries objectively and systematically at 3 representative work positions. The movement models simplify the clinical procedures. The experiment results indicate that the proposed movement models have an acceptable precision to estimate the acquisition parameters.For the second part work, the major contribution is proposing a new reconstruction method by motion compensation. The steps of the reconstruction method include: the forward projection, the segmentation of the acquired projection, registration, the initial and motion compensated reconstruction. We adopt the advanced Simplified Distance Driven projector to generate the forward projection. We use the mutual information (MI) and rigidity penalty (RP) to be the similarity measure. We adopt the advanced Adaptive Stochastic Gradient Descent (ASGD) to realize the optimization. The initial and the compensated reconstruction are based on the MAP iterative reconstruction. The experiment results indicate that the proposed method improves the quality of the 3D reconstruction. The contrast and the details of the coronary arteries are improved by the proposed motion compensation reconstruction method.
L'angiographie coronarienne RX (ou coronarographie) reste la modalité de référence permettant de déterminer avec précision le degré et le nombre de sténoses coronariennes ainsi que le nombre de vaisseaux atteints. L'objectif de ce travail de thèse de doctorat concerne l'amélioration de la reconstruction 3D des coronaires afin d'améliorer le diagnostic, ainsi que la sécurité et la précision des interventions minimalement invasives. Dans un premier temps, une contribution majeure vise à améliorer l'étape de calibration du système d'imagerie rotationnelle R-X. Premièrement, nous avons donc proposé un nouvel algorithme de calibrage basé objet inspiré de la méthode de Xu et al, dédié au système robotisé Artis Zeego. Deuxièmement, nous transposons les géométries de projection dans le système de coordonnées du C-arm. Nous avons proposé des modèles de mouvement des géométries de projection en considérant objectivement et systématiquement tous les facteurs possibles. Ces modèles de mouvement permettent de simplifier la procédure de calibration en routine clinique. The résultats expérimentaux indiquent que les modèles de mouvement proposés ont une précision acceptable afin estimer les paramètres d'acquisition. Dans un second temps, une contribution majeure vise à proposer une nouvelle méthode de reconstruction des coronaires par compensation de mouvement. Les étapes de reconstruction sont: l'opérateur de projection, la segmentation des projections acquises, le recalage iconique, la reconstruction initiale et la reconstruction avec compensation de mouvement. Nous avons opté pour l'opérateur de projection Distance Driven simplifié proposé par Oukili. Nous avons adopté comme mesure de similarité l'information Mutuelle (MI) avec un terme de rigidité. Pour optimiser cette fonction de coût, nous avons utilisé la méthode Advanced Adaptive Stochastic Gradient Descent (ASGD). Nous avons adopté une reconstruction statistique itérative basée on MAP et l'a priori L0. Les résultats expérimentaux indiquent que la méthode proposée améliore visuellement la qualité de la reconstruction. Le contraste et les détails des reconstructions sont améliorés par compensation de mouvement.
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Dates and versions

tel-01816039 , version 1 (14-06-2018)

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  • HAL Id : tel-01816039 , version 1

Cite

Si Li. Data acquisition modeling and hybrid coronary tree 3D reconstruction in C-arm CBCT imaging. Medical Imaging. Université de Rennes; Southeast university (Nanjing, China), 2017. English. ⟨NNT : 2017REN1S133⟩. ⟨tel-01816039⟩
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