L’utilisation de l’informatique en médecine

L’utilisation de l’informatique en médecine 

Depuis l’apparition des appareils de tomodensitométrie, l’informatique a apporté de nombreux outils aux radiologues afin d’améliorer l’interprétation des images. C’est notamment grâce aux outils informatiques que l’on peut calculer les densités d’absorption des rayons X à l’intérieur d’un volume à partir d’un certain nombre de projections tomodensitométriques, ou que l’on peut visualiser n’importe quelle coupe d’un examen. Néanmoins, en dehors de l’aide à l’acquisition d’une image et à sa visualisation sur écran, l’informatique est aujourd’hui utilisée essentiellement en 2D, tant en radiologie qu’en chirurgie.

Lors du diagnostic à partir d’images radiologiques, il est nécessaire d’identifier les organes et les lésions. Aujourd’hui, la mesure du volume d’un organe se fait généralement en détourant manuellement chaque coupe de l’organe et en calculant son volume à partir de sa surface sur chacune de ses coupes. Dans d’autres cas, la mesure du volume est calculée uniquement à partir du plus grand diamètre mesuré de la lésion (norme RECIST). L’utilisation d’algorithmes automatiques ou semi automatiques de segmentation d’organes et de lésions permet d’augmenter la précision, la fiabilité et la répétabilité des mesures de volume, tout en augmentant la rapidité de cette segmentation par rapport à la méthode manuelle, soulageant l’opérateur d’une partie du travail en le délégant à l’ordinateur. La visualisation en trois dimensions, rendue possible grâce à cette segmentation informatisée, peut permettre d’améliorer le diagnostic en offrant une visualisation métrique plus proche de la réalité que la vision actuelle en coupes successives.

Lors de la planification d’une intervention, il est souvent nécessaire de disposer de mesures des volumes et de la position relative des organes et lésions. Ces informations sont importantes tout d’abord pour choisir le type d’intervention réalisable, puis pour effectuer la planification à proprement parler. Le fait de segmenter les images radiologiques de façon à obtenir des représentations tridimensionnelles des organes et lésions est une étape importante pour évaluer la faisabilité d’une intervention. Ainsi, dans la décision de pratiquer une cholécystectomie, le volume et la forme du foie sont des paramètres importants permettant de déterminer la meilleure manière de réaliser une intervention. Ces segmentations peuvent être réutilisées dans la phase de planification de l’intervention, dans laquelle le chirurgien pourra évaluer plusieurs trajectoires d’intervention, de façon à minimiser le risque associé à la procédure. La planification des interventions devrait aussi permettre de diminuer le temps effectif des interventions. Lors de la réalisation d’une intervention, le chirurgien ne se sert généralement que très peu des images acquises avant l’intervention. Sous cœlioscopie, la seule source d’informations dont se sert le chirurgien ce sont les images fournies par une caméra qui est déplacée à l’intérieur du corps du patient. Lors de la réalisation de biopsies, le suivi de la trajectoire de ponction peut être assuré au moyen de l’utilisation d’un amplificateur de brillance ou d’un échographe, mais ces images en deux dimensions ne peuvent pas toujours être comparées avec la trajectoire de ponction planifiée avant l’intervention. L’utilisation des données issues de la planification préopératoire permettrait d’améliorer la réalisation d’actes sous cœlioscopie en confrontant la trajectoire réelle des outils à la trajectoire planifiée avant l’intervention, entraînant une plus grande précision de l’acte, un risque d’échec moindre ainsi qu’un plus grand confort et une plus grande assurance du chirurgien lors de sa réalisation. La diminution du temps d’intervention permettrait de plus une exposition réduite du patient et du personnel médical aux rayons X liés à l’utilisation de l’amplificateur de brillance. Les données acquises et segmentées dans la phase de diagnostic et de planification peuvent aussi être utilisées en phase per opératoire, par le biais de l’utilisation d’un système du type « réalité augmentée », dont le principe consiste à superposer des formes calculées à partir des données du patient au monde réel. Cette superposition de données permet une meilleure prise en compte des spécificités de la pathologie du patient, un organe présentant une pathologie pouvant être très différent d’un organe sain de par sa forme, sa nature, sa volumétrie et parfois sa position. L’utilisation de la réalité augmentée peut aussi aider le chirurgien lors de la réalisation d’une intervention en lui apportant une aide visuelle à la fois qualitative et quantitative sur la réalisation ou le suivi d’une procédure, comme l’insertion d’un trocar. En phase per opératoire, le temps de l’intervention et la précision du geste chirurgical sont deux paramètres que le chirurgien cherche sans cesse à améliorer. Lors d’une intervention sous cœlioscopie, la phase initiale d’insertion des trocars est un facteur de risque de  importantes tout d’abord pour choisir le type d’intervention réalisable, puis pour effectuer la planification à proprement parler. Le fait de segmenter les images radiologiques de façon à obtenir des représentations tridimensionnelles des organes et lésions est une étape importante pour évaluer la faisabilité d’une intervention. Ainsi, dans la décision de pratiquer une cholécystectomie, le volume et la forme du foie sont des paramètres importants permettant de déterminer la meilleure manière de réaliser une intervention. Ces segmentations peuvent être réutilisées dans la phase de planification de l’intervention, dans laquelle le chirurgien pourra évaluer plusieurs trajectoires d’intervention, de façon à minimiser le risque associé à la procédure. La planification des interventions devrait aussi permettre de diminuer le temps effectif des interventions. Lors de la réalisation d’une intervention, le chirurgien ne se sert généralement que très peu des images acquises avant l’intervention. Sous cœlioscopie, la seule source d’informations dont se sert le chirurgien ce sont les images fournies par une caméra qui est déplacée à l’intérieur du corps du patient. Lors de la réalisation de biopsies, le suivi de la trajectoire de ponction peut être assuré au moyen de l’utilisation d’un amplificateur de brillance ou d’un échographe, mais ces images en deux dimensions ne peuvent pas toujours être comparées avec la trajectoire de ponction planifiée avant l’intervention. L’utilisation des données issues de la planification préopératoire permettrait d’améliorer la réalisation d’actes sous cœlioscopie en confrontant la trajectoire réelle des outils à la trajectoire planifiée avant l’intervention, entraînant une plus grande précision de l’acte, un risque d’échec moindre ainsi qu’un plus grand confort et une plus grande assurance du chirurgien lors de sa réalisation. La diminution du temps d’intervention permettrait de plus une exposition réduite du patient et du personnel médical aux rayons X liés à l’utilisation de l’amplificateur de brillance. Les données acquises et segmentées dans la phase de diagnostic et de planification peuvent aussi être utilisées en phase per opératoire, par le biais de l’utilisation d’un système du type « réalité augmentée », dont le principe consiste à superposer des formes calculées à partir des données du patient au monde réel. Cette superposition de données permet une meilleure prise en compte des spécificités de la pathologie du patient, un organe présentant une pathologie pouvant être très différent d’un organe sain de par sa forme, sa nature, sa volumétrie et parfois sa position. L’utilisation de la réalité augmentée peut aussi aider le chirurgien lors de la réalisation d’une intervention en lui apportant une aide visuelle à la fois qualitative et quantitative sur la réalisation ou le suivi d’une procédure, comme l’insertion d’un trocar. En phase per opératoire, le temps de l’intervention et la précision du geste chirurgical sont deux paramètres que le chirurgien cherche sans cesse à améliorer. Lors d’une intervention sous cœlioscopie, la phase initiale d’insertion des trocars est un facteur de risque de

Contraintes spécifiques au milieu médical

Le monde médical possède ses propres contraintes auxquelles les outils informatiques doivent se confronter pour être adoptés. Ces contraintes peuvent être dues à l’application des protocoles médicaux en vigueur, aux limitations techniques de l’informatique ou des appareils d’acquisition, ou bien encore au degré d’adoption de l’informatique par le corps médical. Lors de la création d’un nouvel outil informatique, il est nécessaire de tenir compte des difficultés suivantes :

• d’une façon générale, le médecin effectuant le diagnostic avec des contraintes de temps sur l’analyse des images issues de la radiologie. Cela implique qu’un outil informatique ne sera pas utilisé s’il allonge le temps nécessaire à l’interprétation sans offrir de contreparties fortes. Il ne faut donc pas que la segmentation des images soit lourde pour l’opérateur.
• les images issues d’examens réalisés en routine clinique présentant une pathologie, impliquant qu’au moins l’un des organes présente une lésion ou une déformation. Le traitement des données par un algorithme de segmentation doit de ce fait être capable de s’adapter à ces différences anatomiques sous peine de limiter son utilisation à un nombre trop restreint de pathologies prédéfinies. Cette caractéristique est appelée la robustesse face à la pathologie.
• le manque de contraste des images, le bruit ou le fait que deux tissus différents apparaissent comme similaires à l’image sont autant de difficultés intrinsèques à l’analyse des images et qui compliquent la tâche d’une segmentation automatique. Dans certains cas, les ambiguïtés de l’image sont telles que deux radiologues peuvent aboutir à des segmentations différentes du même organe. Ces difficultés montrent qu’un algorithme de segmentation utilisable en routine clinique doit systématiquement proposer à l’opérateur de lever une ambiguïté, lorsque celle-ci est détectée.
• chaque modalité d’imagerie a sa spécificité; ainsi des images d’un même organe en IRM, TDM ou échographie auront des aspects différents. L’outil informatique doit évidemment tenir compte du type d’image considéré pour en effectuer une analyse pertinente.

Le système informatique PTM3D 

PTM3D (Poste de Travail Médical 3D) est un système informatique développé au LIMSI depuis 1992 et présenté pour la première fois au congrès RSNA en 1999 [2]. L’objectif de PTM3D n’est pas le remplacement du praticien par un système informatique mais de fournir une aide aux praticiens de la santé en développant notamment un système informatique interactif de traitement avancé d’images radiologiques. La motivation de PTM3D a été la constatation de la faible interaction entre le milieu radiologique et le milieu chirurgical. Force est de constater que la majorité des interventions cliniques est faite sans intervention de radiologues et quand les radiologues assument la réalisation d’actes médicaux ゅles ponctions en particulier les chirurgiens ne participent { l’acte que très occasionnellement. Le contexte passé et actuel de la médecine dans le monde est probablement responsable de cette situation : le contexte de travail des praticiens est de plus en plus contraignant notamment en ce qui concerne le temps passé dans chaque intervention. L’objectif de PTMぬD est prioritairement le gain de temps et d’efficacité dans le processus clinique qui va du diagnostic { la guérison du patient.

Logiciels graphiques et médecine : historique et situation 

Les premières versions de PTM3D ont été développées en 1992. Il faut rappeler la situation de l’imagerie radiologique { cette époque : il n’existait alors pas de norme spécifique, aucun transfert d’images vers des unités informatiques n’était proposé et il n’existait aucune sauvegarde sur des CD ou autres supports susceptibles d’être lus en dehors du système d’acquisition. Dans plusieurs systèmes radiologiques la situation perdure jusqu’aujourd’hui ; c’est le cas notamment de la plupart de  dispositifs de radiologie にD, d’angiographie, d’endoscopie et de la quasi-totalité des échographes. L’objectif initial du projet PTMぬD a été d’aider les praticiens dans leurs tâches; il n’était donc pas question de modifier leurs habitudes, leurs routines ou encore moins les protocoles radiologiques ou chirurgicaux. L’idée maîtresse était et reste la mise { disposition d’outils visant { aider les praticiens, pas de les remplacer et la question que nous nous sommes posée à chaque développement a été et reste « dans quel but ? ». En d’autres termes le cœur du projet consistait { faire la différence entre ce qui était possible et ce qui était faisable à l’intérieur du monde médical. Les premiers développements informatiques concernant la segmentation 3D ont été effectués en utilisant comme « source » d’images des plaques de celluloïd imprimées en radiologie et digitalisées avec un « scanner informatique » pour les acquérir avec un ordinateur. L’objectif était le traitement clinique de deux patients atteint de graves problèmes pulmonaires. Malgré l’aspect rudimentaire, le système était fonctionnel et il a eu un certain écho[2] dans le monde médical. Dans les années qui ont suivi, les contextes informatique et radiologique ont évolué mais pas autant que l’on aurait pu le souhaiter dans le cadre du traitement d’images radiologiques.

Table des matières

1. Contexte du travail
1.1 L’utilisation de l’informatique en médecine
1.2 Contraintes spécifiques au milieu médical
1.3 Le système informatique PTM3D
1.4 Vers de nouvelles méthodes applicables au monde médical
2. Les données radiologiques
2.1 La tomodensitométrie
2.2 L’imagerie par résonance magnétique
2.3 L’échographie
2.4 Les amplificateurs de brillance
3. Visualisation et navigation dans des images radiologiques
3.1 Le standard DICOM
3.2 Visualisation par coupes
3.3 Fenêtrage d’images radiologiques
3.4 Visualisation tridimensionnelle volumique
3.5 Visualisation de structures 3D
3.6 Les consoles d’interprétation
3.7 Visualisations multiples
3.8 Planification d’une trajectoire interventionnelle
3.9 Navigation dans un volume de données
4. Segmentation D d’images radiologiques
4.1 Intérêt de la segmentation
4.2 Les marching cubes
4.3 Les contours actifs
4.4 La croissance de régions
4.5 La ligne de partage des eaux
4.6 Autres méthodes
4.7 Utilisation des méthodes de segmentation
5. Recalage et fusion de données radiologiques
5.1 Définition du recalage
5.2 Fusion de volumes issus de données complémentaires
5.3 Le recalage non rigide
6. Modélisation avancée et actions cliniques
6.1 Modélisation des salles d’intervention
6.2 Matérialisation des structures anatomiques
6.3 Projections sur le patient
7. Acquisition et traitement de données en temps réel
7.1 Acquisition et traitement temps réel d’images radiologiques
7.2 Acquisition et traitement temps réel d’images visibles
8. Mise en œuvre de PTM D
8.1 Lecture et utilisation des données DICOM
8.2 Segmentation par contours actifs
8.3 Segmentation par marching cubes
8.4 Utilisation de la réalité augmentée dans les interventions chirurgicales
8.5 Acquisition de données radiologiques durant les interventions
8.6 Contraintes Technologiques
8.7 Système d’aide intégré { PTM3D
9. Applications cliniques et industrielles
9.1 Validation des méthodes
9.2 Applications cliniques
9.3 Applications industrielles
10. Résultats et discussion
10.1 Contours actifs semi-automatiques
10.2 Segmentations par marching cubes
10.3 Fusion d’examens par fusion de volumes segmentés
10.4 Aide à la planification d’interventions
10.5 Projections sur le corps du patient : « Le corps en transparence »
10.6 Utilisation des images acquises durant l’intervention
11. Conclusion

Télécharger le rapport complet