But de mes Travaux de recherche.

Le foie est un organe composé de 8 segments anatomiques élémentaires qui dépendent de la distribution des réseaux porte et sus-hépatiques. Ils sont utilisés dans les résections hépatiques dites anatomiques, comme unités d'intervention. De telles résections consistent ainsi à retirer dans un foie les zones infectées, segment par segment. Dans la pratique, les chirurgiens utilisent la définition de Couinaud, qui permet de repérer les segments à partir de repères issus essentiellement de la veine porte (voir images suivantes).

Dans le cadre du projet Européen "MASTER", le but de mes travaux est de reconstruire, à partir d'angioscanner 3D, un modèle numérique du foie et de ses structures internes, c'est à dire les vaisseaux mais également les éventuelles lésions. Ce modèle devra contenir les informations anatomiques utilisées par les chirugiens lors des phases pré-opératoires, c'est à dire la localisation des 8 segments anatomiques, mais également l'étiquettage des vaisseaux. L'étape ultime de ces travaux sera de proposer, à partir de ces résultats, les plans de coupe idéaux pour une ablation, si une tumeur est repérée.

Segmentation de la Veine Porte.

Nous avons choisi de tirer partie, autant que possible, des avantages des méthodes de segmentation existantes par une segmentation en trois étapes précédée d'une étape de prétraitement de l'image.
  • Le prétraitement de l'image a pour but de réduire l'image à la zone d'intérêt délimitée par les contours du foie. Nous utilisons pour cela l'algorithme développé par Montagnat et Delingette.

    Réduction de l'image au contour du foie et effet sur l'histogramme des intensités.

  • Le prétraitement étant réalisé, nous souhaitons dans une première étape segmenter l'image en trois classes repérables sur l'histogramme des intensité : les lésions, le tissu hépatique et les vaisseaux. Pour cela nous calculons deux seuils S_LF et S_FV permettant de séparer par simple seuillage ces trois classes en ajustant trois gaussiennes (représentant chacune la distribution d'une des classes) sur l'histogramme des intensité. On obtient ainsi un premier seuillage automatique mais imparfait puisque tous les voxels d'un tissu ne seront pas récupérés et que certains voxels du tissu voisin le seront par erreur ( exemple de seuillage du réseau vasculaire).

  • La seconde étape a pour but d'améliorer le résultat de la segmentation des vaisseaux en effectuant une analyse locale basée sur un seuillage par hystérésis limité autour des voxels du premier résultat. Cette analyse locale nous permet ainsi de récupérer des branches supplémentaires comme nous pouvons le voir sur l'exemple suivant.

    Simple segmentation (à gauche) et apport de l'analyse locale (à droite).

  • La troisième étape a pour but d'extraire dans les réseaux vasculaires segmentés, le réseau de la veine porte. Pour cela nous réalisons une étude topologique et géométrique du résultat de la segmentation issue de l'étape précédente. La méthode que nous avons développé réalise en fait une propagation sur l'arbre défini par le squelette des vaisseaux segmentés. Elle permet d'éliminer les erreurs de segmentation dues à l'anisotropie des images (connexion entre réseaux porte et sus-hépatiques, voir figure), mais également de déconnecter le réseau artériel quant il apparaît (voir figure).


    Extraction automatique de la veine porte : Déconnexion du réseau sus-hépatique.


    Extraction automatique de la veine porte : Déconnexion de l'artère hépatique.

    Création des 8 segments anatomiques.

    Les résultats obtenus sur dix patients et vérifiés par un radiologue, montrent que l'algorithme extrait automatiquement les trois principales bifurcations de la veine porte, aussi bien qu'une segmentation manuelle. Cela permet ainsi de délimiter les segments anatomiques définis dans l'anatomie conventionnelle du foie. Nous avons donc créé ces segments automatiquement à partir de l'étiquetage manuel des vaisseaux segmentés par notre algorithme. Les premiers résultats obtenus sont très encourageant et montrent un faible écart entre le modèle anatomique et le modèle issu de l'image, comme le montre la figure suivante.


    Délimitation des segments anatomiques suivant le modèle de Couinaud.
    Luc Soler
    Last modified: Thu Jul 3 17:53:57 MET DST