Navigation endovasculaire augmentée (mise en correspondance d images pré- et per-opératoires)

Nos travaux s inscrivent dans le cadre de la navigation endovasculaire (Cathéterisme, pose d endoprothèse, ...), où se posent des problèmes complexes liés à la déformation des structures anatomiques lorsqu elles sont soumises à l introduction d outils relativement rigides (guides rigide, endoprothèse). La contribution de cette thèse concerne l exploitation optimisée des données per-opératoires et vue d établir la correspondance préopératoire (3D TDM) et per-opératoire (angiographie 2D) au sein d un système de réalité augmentée pour l angionavigation. L établissement de cette correspondance passe par une décomposition de la transformation 3D/2D (transformation projective plus transformation rigide 3D/3D) ainsi que par des algorithmes d estimation des différents paramètres (intrinsèques, extrinsèques) sous des contraintes liées à l environnement interventionnel. Cette approche fait intervenir un processus de calibrage pour les paramètres intrinsèques du C-arm, une décomposition de la transformation rigide 3D/3D en deux transformations dont les deux ensembles de paramètres extrinsèques sont, pour l un, estimés par recalage dans le plan de la table d opération, et peuvent être, pour l autre, donnés par le dispositif d imagerie ou bien obtenus au moyen d un système de localisation 3D optique. Le réajustement du modèle 3D décrivant initialement les données patient préopératoires non déformées est envisagé au travers d une méthode géométrique d estimation des déformations résultant des interactions outils/tissus en fonction des observations per-opératoires. Des acquisitions sur fantômes dans des conditions cliniques et sur données réelles ont permis d évaluer l approche proposée.Our work lies within the scope of the endovascular navigation (catheterization, stenting, ...), where complex difficulties related to the anatomical structural deformation arise when they are subjected to the introduction of relatively rigid tools (rigid guides, stent). The contribution of this thesis deals with the optimal use of intraoperative data in order to establish correspondence of preoperative (3D CT) and intraoperative (2D angiography) data within an augmented reality system for angionavigation. The establishment of this correspondence is based on the decomposition of the 3D/2D transformation (projective transformation plus 3D/3D rigid transformation) and algorithms for estimating parameters (intrinsic, extrinsic) under the constraints of the interventional environment. This approach involves a process of calibration for the intrinsic parameters of the C-arm, a decomposition of the 3D/3D rigid transformation into two transformations whereof the two sets of extrinsic parameters are, for one, a registration method restricted to the plane of the operating table, and can be, for the other, given by the imaging device or obtained through a 3D optical tracking system. The readjustment of the 3D model describing the initial nondeformed preoperative patient data is considered through a geometric method estimating deformations due to tool / tissue interactions and based on intraoperative observations. Acquisitions on phantoms under clinical conditions and real data were used to evaluate the proposed approach.RENNES1-BU Sciences Philo (352382102) / SudocSudocFranceF