Caractéristiques des images radiographiques de l’articulation du genou

Caractéristiques des images radiographiques de l’articulation du genou

Afin de mieux comprendre les contraintes et problématiques liées à la segmentation du genou sur des images EOS, il est nécessaire d’en observer plusieurs et de noter les caractéristiques qui pourraient nous intéresser. Dans cette section, nous allons donc décrire les caractéristiques notables des images EOS au niveau du genou.

Les images sur lesquelles nous travaillons sont toutes de type face/profil. Cependant, il arrive très souvent que les jambes gauche et droite du patient se superposent sur les images de profil ,Il est donc très difficile, même pour un expert, de déterminer les côtés des genoux .

Il arrive que, dans certains hôpitaux, les radiologues produisent des images EOS où le patient est tourné à 45 degrés . Sur ce type d’images, les genoux sont toujours séparés et la segmentation pourrait utiliser les deux plans des images. Cependant nos données concernent les images face/profil uniquement.

Sur les images de face, les structures osseuses sont plus claires que les tissus mous (comme la peau, les muscles ou les tendons). Cela est dû à l’atténuation des rayons X différente en fonction du milieu traversé et au traitement de la radiographie (Seeram (2011), Shung et al. (2012)).

Caractéristiques du fémur

On observe un seul contour pour le fémur sur les images radiographiques EOS de face . Ce contour correspond à la silhouette des condyles et de la fosse intercondylienne. On remarque que ce contour est le plus souvent situé sur un gradient vertical négatif fort . Ce gradient vertical négatif est dû à la séparation entre les pixels d’intensité haute de l’os et les pixels d’intensité faible des tissus mous .

Caractéristiques du tibia

En ce qui concerne le tibia, on observe un contour lié à la séparation entre les tissus mous d’intensité faible et la structure osseuse d’intensité haute. Cependant, il arrive parfois que l’on observe plus qu’un unique contour. Comme nous l’avons vu, le tibia possède deux plateaux tibiaux de formes concaves. En fonction de l’orientation de l’os et de la morphologie du patient, il arrive que la silhouette du tibia possède un ou deux contours . Ces deux contours pouvant être placés de deux manières différentes, on sépare trois cas différents de visibilité des contours du tibia.

Un seul contour du plateau
Dans certaines images, les contours d’un plateau se superposent et on observe un seul contour pour la silhouette de ce plateau tibial .

Deux contours du plateau
Dans d’autres images, les contours d’un plateau sont séparés. Deux cas sont alors possibles :
• Les deux contours du plateau se situent sous le contour du fémur
• Le contour supérieur du plateau se situe au-dessus du contour du fémur .
Il est important de noter qu’il y a généralement peu de contraste sur les contours de ces plateaux.

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Actuellement, l’algorithme de segmentation de Chav et al. (2009) ne cherche qu’un unique contour au niveau de la silhouette du tibia proximal . De plus, la déformation fine du modèle 3D ne prend pas encore en compte l’orientation des plateaux tibiaux.

Nous avons vu dans ce chapitre les contextes clinique et technique du projet. Tout d’abord, nous avons décrit la région anatomique qui nous intéresse; l’articulation du genou. Nous avons ensuite vu comment étaient produites les images radiographiques EOS et quels avantages elles apportaient. Nous avons aussi expliqué comment la reconstruction en 3D des structures osseuses du membre inférieur fonctionnait. Finalement nous avons décrit les caractéristiques importantes des structures osseuses du fémur et du tibia telles qu’elles apparaissent sur les images EOS de face au niveau du genou.

Table des matières

INTRODUCTION
CHAPITRE 1 CONTEXTES CLINIQUE ET TECHNIQUE
1.1 Introduction
1.2 Anatomie de l’articulation du genou
1.3 Arthrose du genou et autres pathologies
1.4 Imagerie médicale du genou
1.4.1 Radiographie conventionnelle
1.4.2 Radiographies biplanes EOS
1.5 Reconstruction en 3D du membre inférieur
1.5.1 Étape 1 : Positionnement des primitives d’intérêt
1.5.2 Étape 2 : Positionnement du modèle initial
1.5.3 Étape 3 : Segmentation des contours des structures osseuses
1.5.4 Étape 4 et 5 : Déformations finales du modèle
1.6 Caractéristiques des images radiographiques de l’articulation du genou
1.6.1 Caractéristiques du fémur
1.6.2 Caractéristiques du tibia
1.6.2.1 Un seul contour du plateau
1.6.2.2 Deux contours du plateau
1.7 Conclusion
CHAPITRE 2 REVUE DE LITTÉRATURE
2.1 Méthodes de pré-traitement d’images
2.1.1 Filtres de lissage et rehaussement d’arêtes
2.1.2 Normalisation d’une image
2.1.3 Égalisation d’histogramme
2.2 Méthodes de détection des contours
2.3 Méthodes de segmentation sur des images radiographiques
2.3.1 Méthodes avec modèle
2.3.2 Méthodes sans modèle
2.3.2.1 Chemin minimal
2.3.2.2 Chemin minimal en 3D pour la segmentation de la tête fémorale
2.4 Méthodes de classification
2.5 Conclusion
CHAPITRE 3 PROBLÉMATIQUE, OBJECTIFS ET HYPOTHÈSES
3.1 Problématique du projet
3.2 Objectifs du projet
3.3 Hypothèses
CHAPITRE 4 MÉTHODOLOGIE
4.1 Introduction
4.2 Extraction de régions d’intérêt
4.2.1 ROI non redressée
4.2.2 ROI redressée
4.3 Méthodologie de pré-traitement
4.4 Amélioration du chemin minimal
4.4.1 Contour du fémur
4.4.2 Contour supérieur du tibia
4.4.3 Contour inférieur du tibia
4.5 Méthodologie de classification
4.6 Méthodologies de segmentation
4.6.1 Méthode 1 : Chemin minimal 3D sur ROI non-redressée
4.6.2 Méthode 2 : Chemin minimal 3D sur ROI redressée
4.6.3 Méthode 3 : Classification et prédiction à partir de profils d’intensités
4.7 Méthodologie de validation
CHAPITRE 5 RÉSULTATS ET DISCUSSION
5.1 Introduction
5.2 Base de données
5.3 Résultats qualitatifs
5.4 Étude quantitative
5.4.1 Résultats de l’étude de précision
5.4.2 Étude des critères d’évaluation
5.4.3 Discussion de l’étude quantitative
5.5 Expérimentations sur la méthodologie
5.5.1 Impact des filtres sur la segmentation
5.5.2 Choix des coefficients d’intensité des cartes de poids
5.5.3 Choix de la méthode de classification
5.6 Conclusion
CONCLUSION GENERALE

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