Image Guided neurosurgery: mixed visualisation and quantification of intraoperative brain deformations using stereoscopic reconstructions of the cortical surface.

Neurochirurgie guidée par l'image : visualisation mixte et quantification des déformations cérébrales peropératoires à l'aide de reconstructions stéréoscopiques de la surface corticale

Perrine Paul-Gilloteaux (1)

1 VisAGeS - Vision, Action et Gestion d'informations en Santé

Image guidance mainly consists of displaying preoperative images related to the neurosurgeon's view of the operative field. In most available commercial neuronavigation systems, limitations are limited point of view and difficulty to understand 3D complex scenes. Furthermore, after opening the arachnoid, cortical surface deformation is significant and the preoperative information no longer corresponds to the anatomical reality of the patient. We present a new approach referred to as augmented virtuality for displaying intraoperative views of the operative field over 3D multimodal preoperative images onto an external screen during surgery. 3D surfaces meshes of the operative field were then generated using stereopsis. An approach for correcting the intraoperative location of regions of interest near the surface, based on 3D surface meshes registration and on tracking in video image sequences is also presented. The approach consists in using surface meshes obtained by stereoscopic reconstructions from the microscope oculars. A visible light image is associated with this surface. Between two acquisitions of surfaces meshes, landmarks are tracked in the video. The cost function for surface matching is then composed by a dissimilarity metric based on both Euclidian distance and intensity correlation and an additional term which is the deformation field representing the respect of landmark matching. Good performance of our methods was assessed by reference comparison, using phantoms in clinical settings and on some real clinical cases.

La neurochirurgie guidée par l'image consiste à afficher un modèle du patient et de la chirurgie en lien explicite avec le patient. Les systèmes commercialisés proposent une mise en relation limitée à la position de l'outil dans le modèle patient. De plus, ils ne prennent pas en compte les déformations anatomiques cérébrales qui se produisent durant l'intervention chirurgicale et qui rendent obsolètes le modèle du patient et de la chirurgie. Nous avons proposé dans cette thèse une amélioration de ces systèmes de neuronavigation, pour l'exérèse de lésion avec craniotomie, non invasive, sans contact et sans ajout encombrant de matériel en salle. Nous avons ainsi proposé une méthode de "virtualité augmentée ", basée sur l'utilisation des images provenant du microscope chirurgical. Cette méthode consiste à afficher, dans le modèle patient pendant la chirurgie, la surface 3D du champ opératoire, telle que vue par le neurochirurgien à travers les binoculaires du microscope. Cette surface est obtenue par stéréoscopie. Nous proposons également d'utiliser cette surface du champ opératoire pour détecter les déformations cérébrales anatomiques en surface et estimer un champ de déplacement dense pouvant être utilisé pour mettre à jour le modèle du patient au fur et à mesure de l'intervention. Pour cela, nous mesurons la distance entre deux surfaces acquises en mettant en correspondance les points des deux surfaces et leur texture associée. Nous nous basons sur une fonction de coût à trois termes. Les deux premiers termes mesurent l'attache aux données à la fois en distance euclidienne et en luminance. Le troisième terme rajoute une information temporelle. Ce troisième terme est basé sur l'information de position d'amers anatomiques suivis dans le flux vidéo, reliant les deux acquisitions de surface. Nous avons montré les bonnes performances de nos méthodes de virtualité augmentée et de suivi des déformations en surface, sur fantômes en condition cliniques et sur des cas cliniques.

Mots clés: computer vision

Mots clés: vision par ordinateur

Domaines: Vision par ordinateur et reconnaissance de formes [cs.CV]; Chirurgie

Perrine Paul-Gilloteaux. Neurochirurgie guidée par l'image : visualisation mixte et quantification des déformations cérébrales peropératoires à l'aide de reconstructions stéréoscopiques de la surface corticale. Vision par ordinateur et reconnaissance de formes [cs.CV]. Universite de Rennes 1, 2006. Français. ⟨NNT : ⟩. ⟨tel-02908473⟩