Robust blood vessel surface reconstruction for interactive simulations from patient data

Reconstruction robuste des vaisseaux sanguins pour les simulations médicales interactives à partir de données patients

Ahmed Yureidini (1, 2)

1 SHACRA - Simulation in Healthcare using Computer Research Advances
2 MAGRIT - Visual Augmentation of Complex Environments

In the context of interactive simulation, the lack of patient specific geometrical models remains one of the major limitations of simulators. Current commercial simulators proposed no or a limited number of cases. However, a vast literature on the subject has been introduced in the past twenty years. Nevertheless, the proposed methods are not adapted to an interactive context, especially when dealing with vascular networks. In this work, we address the problem of blood vessel segmentation and reconstruction from 3DRA patient data. To this end, we propose two novel algorithms for segmentation and reconstruction. First, the vessel tree is built by tracking the vessel centerline. Our dedicated tracking process also extracts points on the vessel surface in a robust way. Second, those points are fitted by an implicit surface (a blobby model) that is iteratively refined. Tracking and reconstruction results are reported on synthetic and patient data. Simulations within an interventional tool navigation context showed that the resulting geometrical model complies with interactive simulation requirements: fast collision detection and prediction, topology information, smoothness and availability of differential quantities for contact response computation.

Dans le cadre des simulations interactives, le manque de modèles géométriques reste une des limitations majeures des simulateurs. Actuellement, les simulateurs commerciaux ne proposent pas ou un tout cas, un nombre limité de cas. Un grand nombre des travaux abordent cependant ce sujet tout au long de ces deux dernières décennies. Malgré une vaste littérature, les méthodes ne sont pas adaptées à un contexte interactif, plus particulièrement quand il s'agit des réseaux vasculaires. Dans cette thèse, nous considérons le problème de la segmentation et la reconstruction des vaisseaux sanguins à partir de données patients en Angiographie Rotationnelle (RA) 3D. Pour ce faire, nous proposons deux nouveaux algorithmes, un pour la segmentation et un autre, pour la reconstruction. Tout d'abord, le réseau vasculaire est construit grâce à un algorithme de suivi de la ligne centrale des vaisseaux. De plus, notre procédure de suivi extrait des points à la surface des vaisseaux de manière robuste. Deuxièmement, ces points sont estimés par une surface implicite (un blobby model) qui est, à son tour, raffinée de façon itérative. Les résultats du suivi et de la reconstruction sont produit à partir de données synthétiques et réelles. Lors de la simulation de la navigation d'outils interventionnels, notre modèle géométrique remplit les exigences des simulations interactives: une prédiction et détection rapide des collisions, l'accès à l'information topologique, une surface lisse et la mise à disposition de quantités différentielles pour la résolution des contacts.

Mots clés: Interactive medical simulation; Blood vessel tracking; Cylinder estimation; Scattered data reconstruction

Mots clés: Simulations médicales interactives; Segmentation; Suivi des vaisseaux sanguins; Estimation de cylindre; Reconstruction à partir de nuages des points; RANSAC; Blobby models

Domaines: Imagerie médicale; Traitement du signal et de l'image [eess.SP]; Traitement du signal et de l'image [eess.SP]

Ahmed Yureidini. Robust blood vessel surface reconstruction for interactive simulations from patient data. Medical Imaging. Université des Sciences et Technologie de Lille - Lille I, 2014. English. ⟨NNT : ⟩. ⟨tel-01010973⟩