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De la navigation exploratoire virtuelle à la planification d'interventions endovasculaires
No full textRapporteurs : Mme. Su RUAN, Professeur à l'université de Reims M. Léandre POURCELOT, Professeur à l'université de Tours Examinateurs : M. Christian ROUX, Professeur à l'ENST Bretagne M. Jean-Louis COATRIEUX, Directeur de recherche INSERM M. Antoine LUCAS, Praticien hospitalier, Service de chirurgie vasculaire, CHU Rennes M. Pascal HAIGRON, Maître de conférences à l'université de Rennes 1Within the general scope of computer-assisted interventions, our work, essentially expressed in terms of virtual imaging, was focused on the pre-operative step (analysis, modeling, simulation) with the aim of realistic planning of minimally invasive treatment of vascular lesions (percutaneous transluminal angioplasty, aortic endograft placement, intravascular brachytherapy). New functionalities (local analysis, geometrical description) associated with the virtual sensor are proposed. At the close of this analytical virtual exploration of patient data (CT imaging), the surface description of complex stuctures as well as the determination of parameters characterizing the vascular structures are considered from interventional planning point of view and evaluated by considering animal model and patient data. A first specific patient approach for simulation of tool / tissue interaction in balloon angioplasty procedure is finally proposed.Dans le cadre général des interventions assistées par ordinateur, nos travaux, abordés essentiellement en terme d'imagerie virtuelle, se sont focalisés sur la phase préopératoire (analyse, modélisation, simulation) dans un objectif de planification réaliste de traitements mini-invasifs de lésions vasculaires (angioplastie transluminale, pose d'endoprothèse aortique, brachythérapie endovasculaire). De nouvelles fonctionnalités d'analyse locale et de description géométrique associées à un capteur virtuel sont proposées. A l'issue de cette exploration virtuelle analytique des données patient (imagerie TDM), la description géométrique de structures complexes ainsi que la détermination de paramètres caractérisant les structures vasculaires sont envisagées au regard du planning interventionnel et évaluées sur modèle animal et sur données patient. Une première approche de simulation spécifique patient d'interactions outils / tissus en angioplastie transluminale est finalement proposée
Tracking of devices and of structures for the endovascular treatment of aortic pathologies
No full textCes travaux s’inscrivent dans le cadre de la navigation endovasculaire assistée par ordinateur. L’objectif principal est d’étudier et de proposer de nouvelles solutions pour la localisation et le suivi des dispositifs endovasculaires en mouvement par rapport aux structures anatomiques, considérées comme immobiles ou mobiles. Il s’agit à terme de faciliter le geste interventionnel, en maximisant la précision et la fiabilité des procédures, tout en minimisant le recours aux rayons X et au produit de contraste. Les travaux et résultats obtenus concernent : - L’étude d’approches de recalage permettant de fusionner des données 3D pré-opératoires décrivant les structures anatomiques et des données intra-opératoires de localisation 3D électromagnétique (positions d’un cathéter équipé d’un capteur magnétique en son extrémité). Dans le contexte du traitement des anévrismes aortiques abdominaux, deux méthodes de recalage ne nécessitant pas de marqueur externe et exploitant uniquement les trajectoires endovasculaires (avec hypothèse de correspondance totale ou partielle) ont été proposées. Les tests ont été réalisés sur fantôme physique. Bien que la précision de localisation des systèmes électromagnétiques soit encore limitée, ceux-ci pourraient être utilisés pour aider la navigation endovasculaire, comme par exemple, lors du cathétérisme d’artères collatérales. - L’élaboration d’une méthode de tracking des calcifications et de repères dans les séquences d’images fluoroscopiques, dans le contexte des procédures d’implantation endovasculaire de valve aortique (TAVI). Nous avons proposé une méthode de tracking par modèle d’apparence adaptatif (TMAA). L'approche a été évaluée sur 13 séquences fluoroscopiques dans le cadre des procédures TAVI valve native et 5 séquences fluoroscopiques dans le cadre des procédures TAVI valve-in-valve. Elle fournit une erreur de localisation moyenne inférieure à 1 mm et un temps de traitement de 32,23 ms/trame. L’évaluation de cette méthode et son application sur données patients ont permis de montrer la précision et la compatibilité du tracking avec une utilisation clinique.This work is part of computer-assisted endovascular navigation. The aim of this thesis is to study and to propose new solutions for the localization and the tracking of moving endovascular devices within anatomical structures, which can be considered fixed or moving. The objective is to facilitate the endovascular intervention, by maximizing the accuracy and reliability of procedures, while minimizing the use of X-rays and contrast agents. The works concern : - The study of registration approaches to align pre-operative 3D data describing the anatomical structures and intra-operative 3D electromagnetic data (positions of a catheter equipped with a magnetic sensor at its tip). In the context of the treatment of abdominal aortic aneurysms (AAA), two fiducial-free registration methods that exploit only the endovascular trajectories (with total or partial correspondence hypothesis) have been proposed. The tests were performed on an AAA phantom. Although the localization accuracy of electromagnetic systems is still limited, these could be used to assist endovascular navigation (e.g., catheterization of collateral arteries). - The elaboration of a method to track calcifications and markers in fluoroscopic sequences, in the context of transcatheter aortic valve implantation (TAVI) procedures. We proposed a method of tracking by adaptive appearance model (TMAA). The approach was evaluated on 13 fluoroscopic sequences as part of TAVI native valve procedures and 5 fluoroscopic sequences as part of TAVI valve-in-valve procedures. The average localization error was less than 1 mm and the average processing time was 32.23 ms/frame. The evaluation of this method and its application on patient data has made it possible to show the precision and the compatibility of the tracking with a clinical use
Erratum: Gaia Data Release 2: Kinematics of globular clusters and dwarf galaxies around the Milky Way (A&A (2018) 616 (A12) DOI: 10.1051/0004-6361/201832698)
No full textAn error occurred during the production process of the original published version. The following names were omitted from the author list: R. Haigron, D. Hatzidimitriou, M. Hauser, M. Haywood, U. Heiter, J. Heu, T. Hilger. The original published version has been corrected together with the publication of this corrigendum. © 2020 EDP Sciences. All rights reserved
Experimental stady os sutureless vascular anastomosis
No full textL'auteur n'a pas fourni de résumé en françaisL'auteur n'a pas fourni de résumé en anglai
Images et modèles pour l’aide à la décision clinique de la chirurgie de la dissection aortique
No full textLa décision clinique, concernant le traitement de la dissection aortique de type B, est encore actuellement controversée dans certaines configurations. La simulation numérique est envisagée pour obtenir des informations sur l’hémodynamique de manière non-invasive. Nous avons ; i) proposé une méthode de segmentation semi-automatique pour la simulation fluide ; ii) implémenté des simulations spécifiques patient basées sur une nouvelle méthode pour la définition des conditions aux limites ; iii) créé des modèles d’ordre réduit à partir des simulations fluides dynamiques. Ces modèles permettent de calculer rapidement les contraintes de pression et de cisaillement pour différents scénarios cliniques.The clinical decision concerning the treatment of type B aortic dissection is still controversial in some configurations. CFD approachs were investigated to assess the hemodynamics in a noninvasive way. In this context, we : i) proposeda semi-automatic method for the segmentation of aortic dissections ; ii) implemented a CFD model using a novel method for the definition of the boundary conditions ; iii) created reduced order models from 3D dynamic fluid simulations. These models allow to calculate in real time the wall shear stress and pressure for different clinical scenarios
Analyse in sillico du risque de thrombose pour l’implantation d’un dispositif d’assistance ventriculaire gauche
No full textL’implantation d’un dispositif d’assistance ventriculaire gauche (DAVG) est envisagée au stade final de l’insuffisance cardiaque. Elle peut cependant entraîner des complications. L’objectif de cette thèse est d’étudier l’influence des caractéristiques (longueur et angulation) de la Canule Apicale (CA) sur le risque de thrombose en considérant l’anatomie ventriculaire par une approche de la Mécanique des Fluides Numérique (MFN). Nous proposons, un modèle simplifié. L’hypothèse 2D est d’abord vérifiée en comparant un modèle 3D et son modèle 2D correspondant, les mêmes tendances hémodynamiques ont été trouvées. Le modèle proposé est ensuite utilisé pour analyser l’hémodynamique ventriculaire en fonction des caractéristiques de la CA et construire un Marqueur du Potentiel Thrombogène Personalisé (MPTP) sur la base de la formation de vortex et de la morphologie ventriculaire. Pour évaluer l’efficacité du marqueur, plusieurs cas cliniques sont étudiés (19 patients implantés avec HM2 & HM3). Les résultats sont comparés aux résultats cliniques. Le marqueur semble capable de distinguer avec précision les patients avec et sans complications pour les deux types pompes. Un large intervalle d’angulations de la CA est étudié et les résultats obtenus révèlent que le marqueur proposé semble capable de mettre en évidence des configurations et des profils thrombogènes. Si les caractéristiques de la CA influencent le risque de thrombose, les simulations suggèrent également que l’anatomie ventriculaire semble être un facteur déterminant de l’étendue de cette influence. Le pipeline de simulation proposé est une piste prometteuse vers le développement d’un système d’aide à la décision clinique.In the context of end stage heart failure, implantation of a Left Ventricular Assist Device (LVAD) is associated with serious complications. The aim of this thesis is to investigate the influence of IC features (length and angulation) on thrombosis risk by considering ventricular anatomy through a Computational Fluids Dynamics (CFD) approach. We propose a simplified model. The 2D assumption is first verified by comparing a 3D model and its corresponding 2D model, same haemodynamic tendencies were found. The proposed model is then used to analyse the influence of IC features on LV haemodynamic which allowed proposing a Personolised Thrombogenic Potential Marker (PTPM) based on vortices formation and ventricular morphology. To assess the marker efficiency, several clinical cases are investigated (19 patients implanted with HM2 \& HM3). PTPM results are compared to clinical outcome. The marker seems able to accurately distinguish between patients with and without LVAD related complications. A wide range of IC angulation is investigated and obtained results reveal that the proposed marker seems able to recognise thrombogenic configurations and highlighted thrombogenic profiles. While IC features do influence the thrombosis risk, simulations also suggest that the ventricular anatomy seems to be a determining factor of the extent of this influence. The proposed pipeline of simulation is a promising lead towards the development of a clinical decision support system
Endovascular navigation support for complex catheterization
No full textLes thérapeutiques endovasculaires ont connu un essor très important ces dernières années. Le préalable à tout acte interventionnel est de pouvoir accéder à la zone cible rapidement et efficacement. Cependant la navigation endovasculaire réalisée lors du cathétérisme est un geste technique qui s’avère difficile dans nombre de cas pathologiques, voire parfois impossible. C'est le cas de la thrombectomie mécanique pour le traitement endovasculaire de l'AVC ischémique. Afin de surmonter ces difficultés, nous apportons dans cette thèse plusieurs contributions dans le contexte de l'aide à la navigation endovasculaire : (i) une méthode deep-learning de segmentation automatique des structures vasculaires 3D d'intérêt à partir de l'angio-IRM pré-opératoire, (ii) une nouvelle méthode de recalage 3D/2D par recherche exhaustive multi-résolution permettant d'augmenter l'imagerie per-opératoire sans produit de contraste avec les données de l'imagerie préopératoire, et (iii) une nouvelle mesure de similarité entre patients exprimée en terme de navigabilité endovasculaire afin d'aider au choix de matériels dans un contexte de raisonnement à partir de cas.Endovascular therapies have experienced a very important development in recent years. The prerequisite for any interventional procedure is to be able to access the target zone quickly and efficiently. However, endovascular navigation during catheterization is a technical gesture that is difficult in many pathological cases and sometimes impossible. This is the case for mechanical thrombectomy as an endovascular treatment of ischemic stroke. In order to overcome these difficulties, we propose in this thesis several contributions in the context of endovascular navigation support: (i) a deep-learning method for automatic segmentation of 3D vascular structures of interest from pre-operative MRA, (ii) a novel 3D/2D registration method using an exhaustive multi-resolution search to augment no contrast dye intra-operative imaging with pre-operative imaging, and (iii) a novel similarity measure between patients expressed in terms of endovascular navigability to support device selection through case-based reasoning
Clinical Impact of numerical modeling in aortic dissection
No full textLa dissection aortique de type B non compliquée représente un véritable enjeu décisionnel pour le clinicien. En effet ces patients justifient du traitement médical optimal mais malgré ce traitement environ 30% présenteront une évolution anévrysmale justifiant d’une correction chirurgicale ou endovasculaire. La méthode de suivi consiste à répéter les investigations cliniques et d’imagerie. La simulation numérique pourrait apporter des informations supplémentaires de manière non-invasive pour affiner les décisions. Nous avons ainsi développé une méthode de segmentation de l’aorte disséquée spécifique au patient, implémenté des simulations fluides de référence, qui restent cependant coûteuses en temps de calcul. Ce modèle est ensuite réduit de manière à calculer rapidement les contraintes de pression en modifiant des critères permettant de simuler des scenarii cliniques différents. Ces travaux nous laissent imaginer la possibilité d’un jumeau numérique aortique sur lequel différentes conditions peuvent être simulées.Uncomplicated type B aortic dissection remain a decisional challenge for physicians. Such patients may benefit from optimal medical therapy but about 30% of them will undergo a surgical or endovascular correction due to aneurysmal evolution. Actual follow-up consists in repeated clinical and radiological exams. CFD may add new information that could be useful for decision. We developed a semi-automatic method for segmentation of patient-specific dissection, then implemented a CFD model with close-loop boundary conditions. Then we reduced that model to let fast calculations and iterations modifying input criteria thus simulate different clinical scenario.Such works let us imagine an aortic digital twin in which we could apply and simulate various clinical conditions
Image-guided radiotherapy of prostate cancer : towards the integration of anatomical deformations
No full textCe travail de thèse porte sur la quantification et la prise en compte des variations anatomiques en cours de radiothérapie guidée par l'image pour le cancer de la prostate. Nous proposons tout d'abord une approche basée population pour quantifier et analyser les incertitudes géométriques, notamment à travers des matrices de probabilité de présence de la cible en cours de traitement. Nous proposons ensuite une méthode d'optimisation des marges suivant des critères de couverture géométrique de la cible tumorale. Cette méthode permet d'obtenir des marges objectives associées aux différents types d'incertitudes géométriques et aux différentes modalités de repositionnement du patient. Dans un second temps, nous proposons une méthode d'estimation de la dose cumulée reçue localement par les tissus pendant un traitement de radiothérapie de la prostate. Cette méthode repose notamment sur une étape de recalage d'images de façon à estimer les déformations des organes entre les séances de traitement et la planification. Différentes méthodes de recalage sont proposées, suivant les informations disponibles (délinéations ou points homologues) pour contraindre la déformation estimée. De façon à évaluer les méthodes proposées au regard de l'objectif de cumul de dose, nous proposons ensuite la génération et l'utilisation d'un fantôme numérique reposant sur un modèle biomécanique des organes considérés. Les résultats de l'approche sont présentés sur ce fantôme numérique et sur données réelles. Nous montrons ainsi que l'apport de contraintes géométriques permet d'améliorer significativement la précision du cumul et que la méthode reposant sur la sélection de contraintes ponctuelles présente un bon compromis entre niveau d'interaction et précision du résultat. Enfin, nous abordons la question de l'analyse de données de populations de patients dans le but de mieux comprendre les relations entre dose délivrée localement et effets cliniques. Grâce au recalage déformable d'une population de patients sur une référence anatomique, les régions dont la dose est significativement liée aux événements de récidive sont identifiées. Il s'agit d'une étude exploratoire visant à terme à mieux exploiter l'information portée par l'intégralité de la distribution de dose, et ce en fonction du profil du cancer.This work deals with the quantification and the compensation of anatomical deformations during image-guided radiotherapy of prostate cancer. Firstly, we propose a population-based approach to quantify the geometrical uncertainties by means of coverage probability matrices of the target tumor during the treatment. We then propose a margins optimization method based on geometrical coverage criteria of the tumor target. This method provides rationnal margins models associated to the different geometrical uncertainties and patient repositioning protocols. Secondly, we propose a method to estimate the locally accumulated dose during the treatment. This method relies on a deformable image registration process in order to estimate the organ deformations between each treatment fraction and the planning. Different registration methods are proposed, using different level of user interactions (landmarks specification or delineations) to constrain the deformation estimation. In order to evaluate the performance of the proposed methods, we then describe the generation of a numerical phantom based on a biomechanical model. The results are presented for the numerical phantom and real clinical cases. We show that the benefit brought by the manual placement of some landmarks to constrain the registration represents a good compromise between the required interaction level and the dose estimation accuracy. Finally, we address the issue of the analysis of population data in order to better understand the relationship between the locally delivered dose and clinical effects. With deformable image registration of a population of patients on an anatomical template, regions whose dose is significantly associated with recurrence events are identified. This last part is an exploratory study aiming to better use the information carried by the entire distribution dose, and according to the cancer profile
Segmentation et détection des structures de l'aorte dans les images de tomodensitométrie basées sur l'apprentissage profond impliquant un apprentissage entièrement et faiblement supervisé
No full textLa réparation endovasculaire des anévrismes aortiques abdominaux (EVAR) et l’implantation valvulaire aortique transcathéter (TAVI) sont des interventions endovasculaires pour lesquelles l’analyse des images CT préopératoires est une étape préalable au planning et au guidage de navigation. Dans le cas de la procédure EVAR, les travaux se concentrent spécifiquement sur la question difficile de la segmentation de l’aorte dans l’imagerie CT acquise sans produit de contraste (NCCT), non encore résolue. Dans le cas de la procédure TAVI, ils abordent la détection des repères anatomiques permettant de prédire le risque de complications et de choisir la bioprothèse. Pour relever ces défis, nous proposons des méthodes automatiques basées sur l’apprentissage profond (DL). Un modèle entièrement supervisé basé sur la fusion de caractéristiques 2D-3D est d’abord proposé pour la segmentation vasculaire dans les NCCT. Un cadre faiblement supervisé basé sur des pseudo-labels gaussiens est ensuite envisagé pour réduire et faciliter l’annotation manuelle dans la phase d’apprentissage. Des méthodes hybrides faiblement et entièrement supervisées sont finalement proposées pour étendre la segmentation à des structures vasculaires plus complexes, au-delà de l’aorte abdominale. Pour la valve aortique dans les CT cardiaques, une méthode DL de détection en deux étapes des points de repère d’intérêt et entièrement supervisée est proposée. Les résultats obtenus contribuent à l’augmentation de l’image préopératoire et du modèle numérique du patient pour les interventions endovasculaires assistées par ordinateur.Endovascular aneurysm repair (EVAR) and transcatheter aortic valve implantation (TAVI) are endovascular interventions where preoperative CT image analysis is a prerequisite for planning and navigation guidance. In the case of EVAR procedures, the focus is specifically on the challenging issue of aortic segmentation in non-contrast-enhanced CT (NCCT) imaging, which remains unresolved. For TAVI procedures, attention is directed toward detecting anatomical landmarks to predict the risk of complications and select the bioprosthesis. To address these challenges, we propose automatic methods based on deep learning (DL). Firstly, a fully-supervised model based on 2D-3D features fusion is proposed for vascular segmentation in NCCTs. Subsequently, a weakly-supervised framework based on Gaussian pseudo labels is considered to reduce and facilitate manual annotation during the training phase. Finally, hybrid weakly- and fully-supervised methods are proposed to extend segmentation to more complex vascular structures beyond the abdominal aorta. When it comes to aortic valve in cardiac CT scans, a two-stage fully-supervised DL method is proposed for landmarks detection. The results contribute to enhancing preoperative imaging and the patient's digital model for computer-assisted endovascular interventions
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