Tuteur: Riad Khelifi
Client: Florent NAGEOTTE

Equipe: Andréa Marin, Reda Khouadra, Bastien Andlauer et Maxime Abrassart (responsable de projet)
Contact: Maxime Abrassart.

Ayant été pratiqué plus de 540 000 fois en 2010 en France, l'acte de radiologie interventionnelle est de plus en plus répandu. Cette opération permet d'effectuer une chirurgie mini-invasive très précise. Le principe est d'opérer le patient grâce à l'utilisation d'aiguilles ou de micro-instruments ce qui limite la taille des incisions lors de l'intervention. Le praticien visualise la position de ses instruments dans le corps du patient grâce aux procédés d'imagerie médicale. Dans le cas des imageurs ionisants tels que les scanners et C-arm, le praticien est exposé à de fortes doses de rayons X : ils sont donc limités en nombre d'interventions quotidiennes.

Afin de pallier ce problème l'équipe AVR du laboratoire ICube a conçu un système robotique : Protect servant d’intermédiaire entre le radiologue et les instruments et qui permet de se repérer et se positionner de lui-même et de façon intelligente par rapport au patient.

Le processus de localisation nécessite le développement d’un logiciel permettant le traitement des images captées par le scanner. C’est cette partie logicielle que nous avons entrepris de concevoir.

L'objectif de ce projet est de réaliser un logiciel de visualisation d'images issues d'un scanner et de recalage, en utilisant des différents outils de développement tels que Qt, ITK et VTK. Ce logiciel devrait nous permettre de réaliser deux tâches essentielles :

Première tâche:

• Le chargement d'une séquence scanner au format dicom.
• Récupérer la position de chaque coupe par rapport au repère du scanner.
• Mode d'affichage 2D : Coupe coronal, sagittale et transverse
• Mode d'affichage 3D (visualisation du volume de données en 3D)

Nous proposerons en outre quelques traitements d'images simples (Filtrage et prétraitement).

Deuxième tâche:

• La récupération des informations métriques nécessaires au calcul de position.
• La définition des zones d'image.
• La détection automatique des marqueurs sur la base de leur apparence.
• Le calcul de la position du robot par rapport aux imageurs en utilisant une ou plusieurs images.

Vous pouvez trouver ci-dessous notre rapport final qui synthétise l'ensemble de notre travail. rapport_final_groupe_4.pdf

Notre carnet de bord est disponible et résume notre progression au cours de l'année.

• Rapport intermédiaire n°1 : rapport_intermediaire_1.pdf
  
• Présentation n°1 : presentation_1_finale.ppt
  
• Rapport intermédiaire n°2 : rapport_intermediaire_2.docx
  
• Présentation n°2 (en anglais) : presentation_2.1_anglais.pptx
  
• Rapport intermédiaire n°3 : rapport_intermediaire_3.docx
• Présentation finale : presentation_finale.pptx
  

En conclusion, nous pouvons tout d'abord revenir sur le respect du cahier des charges. Les objectifs de la partie “visualisation” ont été remplis (créer une interface ergonomique et dynamique, visualiser les images en coupe (2D et 3D) et améliorer le rendu de l'image). Du point de vue traitement d'images, nous sommes capables de sélectionner et détecter partiellement les marqueurs : de nombreuses améliorations doivent être apportées pour que le programme soit optimal. Malheureusement, par manque de temps le recalage de l'image n'a pas pu être abordé.

Par ailleurs, d'un point de vue apport personnel, ce projet nous a été bénéfique. Il nous a permis d'acquérir la maîtrise du C++ ainsi que les bases de l'utilisation de Qt, VTK, ITK et OpenCV. Nous avons également été confrontés au travail en groupe et à la gestion d'un projet, ce qui a été très enrichissant pour toute l'équipe et pour la suite de notre cursus.