ANATOMIE DE LA HANCHE 

ANATOMIE DE LA HANCHE 

ÉTAT DE L’ART SUR LA SEGMENTATION DES IMAGES :

Dans le domaine de la segmentation des images, il existe trois approches : la segmentation manuelle, la segmentation semi-automatique et la segmentation automatique. Chaque approche possède des avantages et des inconvénients. La segmentation manuelle des images par des experts (les cliniciens) est considérée comme l’approche la plus précise mais la moins robuste à cause de la variabilité intra-utilisateur et la variabilité inter-utilisateur due à l’expertise et la fatigue qui peuvent influencer le résultat de la segmentation, en outre cette méthode prend beaucoup de temps. La segmentation semiautomatique nécessite l’interaction de l’utilisateur qui doit fournir une quantité d’information pour faciliter la segmentation et finalement la segmentation automatique qui ne nécessite aucune intervention de l’utilisateur, cependant il est difficile d’obtenir des résultats précis. Dans ce chapitre nous proposons un état de l’art sur les méthodes de segmentation les plus utilisées dans le domaine du traitement des images médicales; et nous focalisons sur quelques approches de segmentation des structures anatomiques adjacentes telles que les membres inférieurs.

Méthodes générales de segmentation des images médicales:

Parmi les méthodes de segmentation des images médicales, nous pouvons citer celles qui sont les plus utilisées telles que la méthode de seuillage, extraction de contours, segmentation de régions, les graphes et la méthode basée sur les modèles déformables (Rogowska, 2000) :

Seuillage
L’approche du seuillage (Sezgin, 2004) est considérée comme l’approche de base de la segmentation des images. C’est une approche de binarisation qui sépare les structures de l’image en deux classes. Étant donné une image I, l’approche du seuillage consiste à trouver un seuil μ tel que les pixels ayant une intensité plus grande ou égale à μ sont considérés appartenir à une classe 1 et le reste des pixels à une classe 2. Cette approche nécessite que la distribution de l’intensité de l’image soit une distribution bimodale (Sezgin, 2004). Mathématiquement le seuillage est la transformation de l’image I en une image binaire G.

PROBLÉMATIQUE DE RECHERCHE ET OBJECTIFS DU MÉMOIRE:

Problématique de recherche
L’articulation de la hanche est une structure constituée de la tête fémorale et du cotyle. La reconstruction précise et cohérente en 3D de cette structure à partir des images TDM est un atout pour les chirurgiens orthopédistes dans les cas de remplacement de celle-ci chez les patients souffrant de maladies dégénératives tells que la coxarthrose. La reconstruction en 3D des deux structures de la hanche est un outil de quantification géométrique qui sert à planifier les chirurgies de remplacement totale de la hanche. Cependant, dans la plus part des cas pathologiques, les frontières entre les deux structures sont difficiles à distinguer sur les images TDM à cause de la dégénération du cartilage entre celles-ci. En conséquence, la majorité des méthodes automatiques de reconstruction en 3D donnent des résultats imprécis avec un chevauchement entre les deux structures. Le but ultime de ce travail est d’élaborer une méthode de reconstruction en 3D de l’articulation de la hanche à partir des images TDM. Cette méthode permettra de reconstruire les deux structures constituant la hanche, de façon précise et cohérente, tout en évitant le chevauchement géométrique entre celles-ci.

MÉTHODOLOGIE DE LA RECONSTRUCTION 3D DE LA HANCHE:

Filtrage du volume déployé:

Dans le volume déployé, les deux structures qui sont le cotyle et la tête fémorale ont des surfaces quasi-planaires appropriées au filtrage (atténuation du bruit). Un filtre Gaussien unidirectionnel de taille [1 × 3] orienté selon la direction parallèle à la surface est réalisé afin d’atténuer le bruit et de préserver les arêtes situées selon la normale de ces surfaces.

La segmentation surfacique par la méthode des surfaces minimales:

Après avoir obtenu le volume d’intérêt déployé de chaque structure (la tête fémorale et le cotyle) à partir de données TDM par le déploiement volumique, la surface de chacune des deux structures est une surface quasi-planaire bien orientée dans l’espace 3D. Afin d’extraire chaque surface dans le volume déployé, la méthode de segmentation choisie est la méthode des surfaces minimales. La surface minimale est une extension de la méthode du chemin minimal (Vincent, 1998); qui se base sur la recherche d’un chemin minimal dans une image dans l’espace 2D. Notre approche est l’adaptation du chemin minimal en la recherche d’une surface minimale dans un volume 3D.

La méthode du chemin minimal est proposée pour la recherche d’une structure ouverte quasilinéaire orientée et bien définie (continue) dans une image en 2D. La méthode des surfaces minimales est similaire en définition et elle est basée sur la recherche d’une surface quasiplanaire orientée et bien définie (continue) dans un volume 3D. La Figure 4.23 montre une coupe dans un volume 3D déployé de la tête fémorale, où nous pouvons observer la projection d’une surface 3D (les arêtes blanches) qui sont bien définies, orientées et continues.

La méthode de segmentation proposée se base essentiellement sur la modélisation des deux structures de l’articulation de la hanche par des maillages triangulaires 3D dont la déformation est gérée par des transformations mathématiques : segmentation hiérarchique, déploiement en surface 3D et minimisation. Malgré son apparence complexe, cette méthode est facile à implémenter. La plus value ajoutée se résume en la segmentation hiérarchique, le déploiement parapluie et par paramétrisation, en la segmentation par surfaces minimales et le test du chevauchement. Dans la section suivante, nous discuterons ses performances en analysant les résultats qui semblent adéquats.

RÉSULTATS, DISCUSSION ET RECOMMANDATIONS:

Le présent chapitre permettra d’évaluer la méthode de la reconstruction en 3D de la hanche à partir des images TDM. Les tests de validation présentés dans cette section ont pour objectif d’évaluer les erreurs de précision par rapport à un standard de référence basé sur une segmentation manuelle par le logiciel SliceOmatic . Les temps de calcul des étapes de reconstructions sont aussi analysés. D’abord, nous introduirons la base de données utilisée pour la validation.

Base de données pour la validation de la méthode de la reconstruction de la hanche:

La méthode de reconstruction 3D des structures de la hanche proposée a été validée sur une base de données de 10 images TDM volumiques 3D de la hanche. L’acquisition de cette base de données a été réalisée au service d’orthopédie de l’Hôpital Notre-Dame de Montréal, Québec, Canada, sous la supervision du Dr. Frederic Lavoie9 sur des patients souffrants de problèmes de la hanche. Les images TDM utilisées de façon rétrospective, ont été anonymisées et rendues disponibles selon les normes des comités d’éthique et de la recherche du CHUM et de l’ÉTS. Ces images TDM ont une résolution de 1 mm dans la direction axiale, c’est-à-dire la distance qui sépare deux tranches axiales successives, et une résolution de 0,7 mm dans la section de coupe. Les reconstructions 3D de la hanche ont été comparées à des reconstructions sur les mêmes images de la base de données, réalisées manuellement à l’aide du logiciel SliceOmatic6 . Les reconstructions 3D manuelles sont considérées comme le standard de référence (Gold Standard).

La méthode proposée pour les reconstructions 3D des deux structures de la hanche semble prometteuse. Malgré la multitude des étapes de cette méthode, son implémentation informatique est simple et l’interaction avec l’utilisateur se limite au positionnement du maillage sur les données volumiques TDM au début de l’exécution. Cette méthode se distingue par sa répétabilité, par sa précision par rapport aux méthodes existantes dans la littérature [(Kainmueller et al., 2009)] et par ses performances en temps de calcul qui sont aussi meilleures que dans la littérature [(Yin, 2010)]. Une validation sur une large base de données est souhaitable.

CONCLUSION GÉNÉRALE:

Le défi de ce projet était d’établir une méthode de reconstruction 3D multi-structures, dédiée à la reconstruire des deux structures adjacentes : la tête fémorale et le cotyle qui forment l’articulation de la hanche. La méthode de reconstruction a été appliquée sur des images TDM. Cette méthode est basée sur des contraintes géométriques de non chevauchement garantissant la séparation spatiale entre le modèle tridimensionnel reconstruit de la tête fémorale et celui du cotyle. Ces modèles 3D ont pour but d’offrir un maximum d’information nécessaire aux orthopédistes afin de planifier une éventuelle chirurgie de remplacement totale de la hanche.

Table des matières

INTRODUCTION 
CHAPITRE 1 ANATOMIE DE LA HANCHE 
Introduction
Anatomie de la structure osseuse de la hanche saine
Le bassin osseux
L’os coxal
Le sacrum et le coccyx
Le fémur
Le corps fémoral « diaphyse»
Épiphyse proximale
Épiphyse distale
L’articulation de la hanche .
L’arthrose de la hanche
Coxarthrose primitive .
Coxarthrose secondaire
Impact social de l’arthrite .
Coûts attribués à l’arthrite
Traitement de l’arthrose .
Prothèse totale de la hanche .
Diagnostic de la coxarthrose
Les modalités d’imagerie médicale
La radiographie standard .
La Tomodensitométrie (TDM)
Imagerie par résonance magnétique
L’image médicale numérique
Conclusion
CHAPITRE 2 ÉTAT DE L’ART SUR LA SEGMENTATION DES IMAGES 
Introduction
Méthodes générales de segmentation des images médicales
Seuillage
Détection de contours
Détection des régions
Croissance de régions
Ligne de partage des eaux
Segmentation par les graphes
Méthodes basées sur les modèles déformables
Contours actifs “Snakes”
Courbes de niveaux “Level-set”
Modèle de forme et d’apparence active “Active shape and appearance
model”
Autre méthode de segmentation à base de modèle a priori
Segmentation de structures anatomiques adjacentes
Travaux de Li et al. (2005) .
Travaux de Kainmueller et al. (2008)
Travaux de Costa et al. (2007)
Conclusion
CHAPITRE 3 PROBLÉMATIQUE DE RECHERCHE ET OBJECTIFS DU MÉMOIRE 
Problématique de recherche
Hypothèses et objectifs .
CHAPITRE 4 MÉTHODOLOGIE DE LA RECONSTRUCTION 3D DE LA HANCHE .
Introduction .
Étapes de la segmentation
Segmentation hiérarchique initiale
Maillage triangulaire
La théorie de la segmentation hiérarchique
Segmentation hiérarchique du cotyle .
Maillage 3D du cotyle positionné sur les images TDM
La segmentation hiérarchique du cotyle
Segmentation hiérarchique de la tête fémorale .
Déploiement de volume de données TDM .
Déploiement parapluie du maillage 3D de la tête fémorale en
une surface 2D par la méthode parapluie
Étiquetage des couches d’une surface par le calcul de
la distance topologique à partir d’un point donné
Réorientation des couches d’une surfaces selon le point
de départ
Déploiement par paramétrisation du maillage 3D du cotyle en
une surface 2D
Déploiement volumique de données TDM
Filtrage du volume déployé
La segmentation surfacique par la méthode des surfaces minimales
Volume accumulé autour de la surface à segmenter .
Surface minimale par la méthode de descente de gradient sur le volume
accumulé .
Chevauchement entre deux structures adjacentes.
Localisation des régions du chevauchement .
Test d’intersection entre facettes d’un couple de facettes proches
Correction du chevauchement entre les modèles reconstruits de la têtefémorale et le cotyle.
Conclusion
CHAPITRE 5 RÉSULTATS, DISCUSSION ET RECOMMANDATIONS
Introduction .
Base de données pour la validation de la méthode de la reconstruction de
la hanche
Résultats
La précision des reconstructions en 3D de la hanche .
Performance en temps de calcul pour les reconstructions
des structures de la hanche par notre méthode .
Répétabilité des reconstructions 3D
Discussion de la méthode de reconstruction 3D des deux structures de la hanche
Recommandations et Tavaux futures
Conclusion
CONCLUSION GÉNÉRALE .

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