CRAN - Campus Sciences
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Sujet de Thèse : Faisabilité de la cartographie 3D d’organes creux à l’aide d’images 2D endoscopiques
Dates : 2017/10/10 - 2020/09/30
Etudiant : Tan-Binh PHAN
Directeur(s) CRAN : Christian DAUL , Didier WOLF
Description : Contexte médical.
L’endoscopie est l’examen de référence pour la détection de lésions cancéreuses ou inflammatoires dans des
organes creux comme la vessie (en urologie l’endoscope est un cystoscope) ou l’estomac (en
gastroentérologie l’endoscope est un gastroscope). Les endoscopes fournissent aux cliniciens des images de
haute résolution mais à champ de vue (CdV) réduit. Ce CdV limité, qui conduit à une visualisation partielle des
régions d’intérêts, facilite ni le diagnostic, ni le suivi des patients. Par ailleurs, les vidéo-séquences
endoscopiques sont difficiles à interpréter après la cystoscopie ou la gastroscopie. Ce manque d’exploitation
post-examen des séquences est un obstacle à l’archivage des données ainsi qu’à la traçabilité des examens.

Contexte scientifique (traitement d’images).
Le mosaïquage d’images est une réponse aux problèmes médicaux mentionnés ci-dessus. Le principe du
mosaïquage est de construire des images à CdV étendu (mosaïques ou images panoramiques) par la
superposition des parties communes des images à CdV réduit de la vidéo-séquence. Le mosaïquage d’images
est réalisé en plusieurs étapes, à savoir i) l’établissement de la correspondance entre points homologues de
paires d’images, ii) l’utilisation de cette correspondance pour trouver le lien géométrique entre paire d’images
(recalage d’images) , iii) le placement des pixels ou images dans le repère unique et commun de la mosaïque
(composition de la carte) et iv) la correction des discontinuités de textures ou de couleurs dans la mosaïque.
Toutefois, les données endoscopiques sont affectées par des variations importantes de l’illumination (dus par
exemple à des changements de points de vue), des réflexions spéculaires ou du flou, alors que l’épithélium des
parois internes de la vessie et de l’estomac ne porte que des textures faiblement contrastées. Les
caractéristiques de ces scènes expliquent pourquoi le mosaïquage d’images endoscopiques, et en particulier
l’étape de mise en correspondance des points, sont un défi. Le CRAN dispose d’une expérience reconnue dans
le domaine du mosaïquage d’images endoscopiques. La mise en correspondance de points homologues a
notamment été réalisée avec des techniques globales [1, 2] et locales [4] de flot optique et une méthode
utilisant les coupes de graphe [3]

Sujet de thèse.
Même si les mosaïques bidimensionnelles (2D) construites avec les algorithmes conçus au CRAN représentent
une réelle avancée en termes de diagnostic, de suivi du patient et d’archivage des données, le potentiel des
techniques de mosaïquage d’images peut encore être mieux exploité. En effet, à cause des distorsions
géométriques intervenant lors du placement des images dans les mosaïques 2D, un organe complet ne peut
pas être représenté dans une image panoramique unique. Par ailleurs, seule la première image de la mosaïque
dispose de la résolution originale des images, la résolution des autres images placées dans la mosaïque
dépend de la trajectoire de l’endoscope dans l’organe creux. Ces problèmes peuvent être évités par la
construction de mosaïques tridimensionnelles (3D, surfaces sur lesquelles sont posées les textures des images
2D). Le mosaïquage 3D d’images endoscopiques (cartographie 3D) est le sujet central de cette thèse. L’objectif
de cette thèse est d’éprouver la faisabilité d’approches dites de « Structure from Motion » (SfM) et/ou «
Simultaneous Localisation and Mapping » (SLAM) pour la cartographie de données endoscopique. Les
techniques de SfM ou de SLAM visuel déterminent simultanément la forme de surface et la trajectoire de la
caméra (ici un endoscope) en utilisant uniquement des images 2D et les paramètres intrinsèque de
l’instrument. Ces algorithmes de mosaïquage 3D sont des méthodes d’optimisations exploitant la
correspondance des points 2D.

Publication du CRAN dans le domaine du mosaïquage d’images.
1] Sharib Ali, Christian Daul, Ernest Galbrun, François Guillemin and Walter Blondel, Anisotropic motion
estimation on edge preserving Riesz wavelets for robust video mosaicing, Pattern Recognition, vol.51, pages
425-442, March 2016.
[2] Sharib Ali, Christian Daul, Ernest Galbrun and Walter Blondel, Illumination invariant optical flow using
neighborhood descriptors, Computer Vision and Image Understanding, Accepted - to be published in 2016.
[3] Thomas Weibel, Christian Daul, Didier Wolf, Ronald Rösch, François Guillemin. Graph based construction of
textured large field of view mosaics for bladder cancer diagnosis, Pattern Recognition, vol. 45, issue 12, pages
4138-4150, 2012.
[4] Yahir Hernandez-Mier, Walter Blondel, Christian Daul Didier Wolf, François Guillemin, Fast construction of
panoramic images for cystoscopic exploration, Computerized Medical Imaging and Graphics, vol. 34, issue 7,
pages 579-592, 2010.
Mots clés : Traitement d'images, mosaÏquage 3D, structure from Motion, SLAM, flot optique, recalage,endoscopie
Conditions : Durée de la thèse 3 ans.
Lieu : CRAN-ENSEM-UL, 2 avenue de la Forêt de Haye, 54518 VANDOEUVRE-LES-NANCY CEDEX

Profil du candidat:
Le candidat est idéalement titulaire d’un master en traitement des images/vision par ordinateur ou d’un master
en mathématique appliquées.
Département(s) :
Santé - Biologie - Signal
Financement : Bourse Conacyt/Contrat doctoral école doctorale IAEM