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Theses

Biomechanical graph matching for hepatic intra-operative image registration

Jaime Garcia Guevara 1, 2
2 MAGRIT - Visual Augmentation of Complex Environments
Inria Nancy - Grand Est, LORIA - ALGO - Department of Algorithms, Computation, Image and Geometry
Résumé : La première contribution proposée est d’abord de remplacer l’estimation de la transformation faite par GPR par un modèle biomécanique de organe, avec l’idée qu’une estimation plus proche de la physique permet de mieux éliminer les hypothèses erronées (Garcia Guevara et al., 2018). Cette méthode appelée BGM permet de réduire l’erreur de recalage mais elle reste peu robuste au bruit et a encore un coût de calcul trop élevé. L’utilisation d’une mise en correspondance basée sur la compliance est la seconde contribution de ce chapitre. Deux algorithmes ont ainsi été développés. VCGM est basé sur le modèle vascularisé du foie pour le calcul de la transformation et le calcul de la compliance. L’introduction de la mise en correspondance basée sur la compliance s’est révélé beaucoup plus efficace que l’usage de la covariance. La méthode développée ensuite, appelée ACGM, vise à réduire encore le temps de calcul grâce à une stratégie adaptative consistant à développer en premier lieu les hypothèses de mise en correspondances les plus plausibles. Cette stratégie réduit par ailleurs la sensibilité de l’algorithme au choix des paramètres de la méthode et améliore la qualité du recalage. Les méthodes utilisées ont été testées avec des jeux de données synthétiques ainsi que sur des données réelles avec comme données préopératoires des scanners et pour données per-opératoires des images CBCT et ultrasons 3D.
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https://hal.archives-ouvertes.fr/tel-02408339
Contributor : Jaime Garcia Guevara <>
Submitted on : Friday, December 13, 2019 - 2:30:40 AM
Last modification on : Friday, April 24, 2020 - 4:29:09 PM
Document(s) archivé(s) le : Saturday, March 14, 2020 - 1:16:11 PM

Identifiers

  • HAL Id : tel-02408339, version 1

Citation

Jaime Garcia Guevara. Biomechanical graph matching for hepatic intra-operative image registration. Computer Vision and Pattern Recognition [cs.CV]. Universite de Lorraine, 2019. English. ⟨NNT : 2019LORR0238⟩. ⟨tel-02408339⟩

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