Imagerie numérique et modélisation 3D pour le médical

Alors que l'exploration fonctionnelle repose sur des techniques d'imagerie médicale sophistiquées, le relevé anatomique de surface fait encore appel à des pratiques cliniques manuelles imprécises et coûteuses. A partir d'images prises à main levée avec un appareil photo numérique, un outil innovant d'évaluation des plaies chroniques a été développé. Il combine l'analyse colorimétrique et la mesure dimensionnelle des tissus lésés, pour une diffusion massive dans les équipes de soin. S'appuyant sur une vérité terrain établie par des cliniciens, une base d'échantillons cutanés a été constituée pour faire l'apprentissage des tissus. Les résultats de classification mono vue sont alors fusionnés grâce au modèle 3D de la plaie qui établit les correspondances spatiales d'une paire d'images stéréoscopiques. Il en résulte une nette amélioration de la robustesse de la classification. Les surfaces tissulaires exactes sont obtenues par simple rétro projection des régions tissulaires sur le modèle 3D. Ce modèle géométrique est également renforcé puisque le détourage automatique de la plaie utilise la détection de peau saine pour éliminer des triangles du maillage.

Auteur

Docteur en traitement d'images et vision de l'Universitéd'Orléans (2008). Il a passé un an comme professeur assistant àl'École Polytechnique d'Orléans. Il est actuellement Ingénieur deRecherche au laboratoire IMS à Bordeaux. Ses recherches portentsur l'apprentissage, la reconnaissance des formes, l'indexationde vidéo et la géométrie 3D.

Texte du rabat

Alors que l'exploration fonctionnelle repose sur des techniques d'imagerie médicale sophistiquées, le relevé anatomique de surface fait encore appel à des pratiques cliniques manuelles imprécises et coûteuses. A partir d'images prises à main levée avec un appareil photo numérique, un outil innovant d'évaluation des plaies chroniques a été développé. Il combine l'analyse colorimétrique et la mesure dimensionnelle des tissus lésés, pour une diffusion massive dans les équipes de soin. S'appuyant sur une vérité terrain établie par des cliniciens, une base d'échantillons cutanés a été constituée pour faire l'apprentissage des tissus. Les résultats de classification mono vue sont alors fusionnés grâce au modèle 3D de la plaie qui établit les correspondances spatiales d'une paire d'images stéréoscopiques. Il en résulte une nette amélioration de la robustesse de la classification. Les surfaces tissulaires exactes sont obtenues par simple rétro projection des régions tissulaires sur le modèle 3D. Ce modèle géométrique est également renforcé puisque le détourage automatique de la plaie utilise la détection de peau saine pour éliminer des triangles du maillage.