Derivation of an observer model adapted to irregular signals based on convolution channels.

Anthropomorphic model observers are mathe- matical algorithms which are applied to images with the ultimate goal of predicting human signal detection and classification accuracy across varieties of backgrounds, image acquisitions and display conditions. A limitation of current channelized model observers is their inability to handle irregularly-shaped signals, which are common in clinical images, without a high number of directional channels. Here, we derive a new linear model observer based on convolution channels which we refer to as the "Filtered Channel observer" (FCO), as an extension of the channelized Hotelling observer (CHO) and the nonprewhitening with an eye filter (NPWE) observer. In analogy to the CHO, this linear model observer can take the form of a single template with an external noise term. To compare with human observers, we tested signals with irregular and asymmetrical shapes spanning the size of lesions down to those of microcalfications in 4-AFC breast tomosynthesis detection tasks, with three different contrasts for each case. Whereas humans uniformly outperformed conventional CHOs, the FCO observer outperformed humans for every signal with only one exception. Additive internal noise in the models allowed us to degrade model performance and match human performance. We could not match all the human performances with a model with a single internal noise component for all signal shape, size and contrast conditions. This suggests that either the internal noise might vary across signals or that the model cannot entirely capture the human detection strategy. However, the FCO model offers an efficient way to apprehend human observer performance for a non-symmetric signal.

Anthropomorphic model observer performance in three-dimensional detection task for low-contrast computed tomography.

X-ray medical imaging is increasingly becoming three-dimensional (3-D). The dose to the population and its management are of special concern in computed tomography (CT). Task-based methods with model observers to assess the dose-image quality trade-off are promising tools, but they still need to be validated for real volumetric images. The purpose of the present work is to evaluate anthropomorphic model observers in 3-D detection tasks for low-contrast CT images. We scanned a low-contrast phantom containing four types of signals at three dose levels and used two reconstruction algorithms. We implemented a multislice model observer based on the channelized Hotelling observer (msCHO) with anthropomorphic channels and investigated different internal noise methods. We found a good correlation for all tested model observers. These results suggest that the msCHO can be used as a relevant task-based method to evaluate low-contrast detection for CT and optimize scan protocols to lower dose in an efficient way.

Automatic Brain Extraction in Fetal MRI using Multi-Atlas-based Segmentation

In fetal brain MRI, most of the high-resolution reconstruction algorithms rely on brain segmentation as a preprocessing step. Manual brain segmentation is however highly time-consuming and therefore not a realistic solution. In this work, we assess on a large dataset the performance of Multiple Atlas Fusion (MAF) strategies to automatically address this problem. Firstly, we show that MAF significantly increase the accuracy of brain segmentation as regards single-atlas strategy. Secondly, we show that MAF compares favorably with the most recent approach (Dice above 0.90). Finally, we show that MAF could in turn provide an enhancement in terms of reconstruction quality.

Pulsatile Blood Flow Simulations in Computed Tomography(CT) Scan-Based and Idealized Geometries of Human Aorta

Blood flow in human aorta is an unsteady and complex phenomenon. The complex patterns are related to the geometrical features like curvature, bends, and branching and pulsatile nature of flow from left ventricle of heart. The aim of this work was to understand the effect of aorta geometry on the flow dynamics. To achieve this, 3D realistic and idealized models of descending aorta were reconstructed from Computed Tomography (CT) images of a female patient. The geometries were reconstructed using medical image processing code. The blood flow in aorta was assumed to be laminar and incompressible and the blood was assumed to be Newtonian fluid. A time dependent pulsatile and parabolic boundary condition was deployed at inlet. Steady and unsteady blood flow simulations were performed in real and idealized geometries of descending aorta using a Finite Volume Method (FVM) code. Analysis of Wall Shear Stress (WSS) distribution, pressure distribution, and axial velocity profiles were carried out in both geometries at steady and unsteady state conditions. The results obtained in thesis work reveal that the idealization of geometry underestimates the values of WSS especially near the region with sudden change of diameter. However, the resultant pressure and velocity in idealized geometry are close to those in real geometry

Simulation methods in the modelling of bioaffinity assays

Computational model-based simulation methods were developed for the modelling of bioaffinity assays. Bioaffinity-based methods are widely used to quantify a biological substance in biological research, development and in routine clinical in vitro diagnostics. Bioaffinity assays are based on the high affinity and structural specificity between the binding biomolecules. The simulation methods developed are based on the mechanistic assay model, which relies on the chemical reaction kinetics and describes the forming of a bound component as a function of time from the initial binding interaction. The simulation methods were focused on studying the behaviour and the reliability of bioaffinity assay and the possibilities the modelling methods of binding reaction kinetics provide, such as predicting assay results even before the binding reaction has reached equilibrium. For example, a rapid quantitative result from a clinical bioaffinity assay sample can be very significant, e.g. even the smallest elevation of a heart muscle marker reveals a cardiac injury. The simulation methods were used to identify critical error factors in rapid bioaffinity assays. A new kinetic calibration method was developed to calibrate a measurement system by kinetic measurement data utilizing only one standard concentration. A nodebased method was developed to model multi-component binding reactions, which have been a challenge to traditional numerical methods. The node-method was also used to model protein adsorption as an example of nonspecific binding of biomolecules. These methods have been compared with the experimental data from practice and can be utilized in in vitro diagnostics, drug discovery and in medical imaging.

Flexible multibody approach in bone strain estimation during physical activity:

Bone strain plays a major role as the activation signal for the bone (re)modeling process, which is vital for keeping bones healthy. Maintaining high bone mineral density reduces the chances of fracture in the event of an accident. Numerous studies have shown that bones can be strengthened with physical exercise. Several hypotheses have asserted that a stronger osteogenic (bone producing) effect results from dynamic exercise than from static exercise. These previous studies are based on short-term empirical research, which provide the motivation for justifying the experimental results with a solid mathematical background. The computer simulation techniques utilized in this work allow for non-invasive bone strain estimation during physical activity at any bone site within the human skeleton. All models presented in the study are threedimensional and actuated by muscle models to replicate the real conditions accurately. The objective of this work is to determine and present loading-induced bone strain values resulting from physical activity. It includes a comparison of strain resulting from four different gym exercises (knee flexion, knee extension, leg press, and squat) and walking, with the results reported for walking and jogging obtained from in-vivo measurements described in the literature. The objective is realized primarily by carrying out flexible multibody dynamics computer simulations. The dissertation combines the knowledge of finite element analysis and multibody simulations with experimental data and information available from medical field literature. Measured subject-specific motion data was coupled with forward dynamics simulation to provide natural skeletal movement. Bone geometries were defined using a reverse engineering approach based on medical imaging techniques. Both computed tomography and magnetic resonance imaging were utilized to explore modeling differences. The predicted tibia bone strains during walking show good agreement with invivo studies found in the literature. Strain measurements were not available for gym exercises; therefore, the strain results could not be validated. However, the values seem reasonable when compared to available walking and running invivo strain measurements. The results can be used for exercise equipment design aimed at strengthening the bones as well as the muscles during workout. Clinical applications in post fracture recovery exercising programs could also be the target. In addition, the methodology introduced in this study, can be applied to investigate the effect of weightlessness on astronauts, who often suffer bone loss after long time spent in the outer space.

Statistical segmentation methods and color variance analysis of retinal images

In this research, the effectiveness of Naive Bayes and Gaussian Mixture Models classifiers on segmenting exudates in retinal images is studied and the results are evaluated with metrics commonly used in medical imaging. Also, a color variation analysis of retinal images is carried out to find how effectively can retinal images be segmented using only the color information of the pixels.

Segmentation d’images intravasculaires ultrasonores

L'imagerie intravasculaire ultrasonore (IVUS) est une technologie médicale par cathéter qui produit des images de coupe des vaisseaux sanguins. Elle permet de quantifier et d'étudier la morphologie de plaques d'athérosclérose en plus de visualiser la structure des vaisseaux sanguins (lumière, intima, plaque, média et adventice) en trois dimensions. Depuis quelques années, cette méthode d'imagerie est devenue un outil de choix en recherche aussi bien qu'en clinique pour l'étude de la maladie athérosclérotique. L'imagerie IVUS est par contre affectée par des artéfacts associés aux caractéristiques des capteurs ultrasonores, par la présence de cônes d'ombre causés par les calcifications ou des artères collatérales, par des plaques dont le rendu est hétérogène ou par le chatoiement ultrasonore (speckle) sanguin. L'analyse automatisée de séquences IVUS de grande taille représente donc un défi important. Une méthode de segmentation en trois dimensions (3D) basée sur l'algorithme du fast-marching à interfaces multiples est présentée. La segmentation utilise des attributs des régions et contours des images IVUS. En effet, une nouvelle fonction de vitesse de propagation des interfaces combinant les fonctions de densité de probabilité des tons de gris des composants de la paroi vasculaire et le gradient des intensités est proposée. La segmentation est grandement automatisée puisque la lumière du vaisseau est détectée de façon entièrement automatique. Dans une procédure d'initialisation originale, un minimum d'interactions est nécessaire lorsque les contours initiaux de la paroi externe du vaisseau calculés automatiquement sont proposés à l'utilisateur pour acceptation ou correction sur un nombre limité d'images de coupe longitudinale. La segmentation a été validée à l'aide de séquences IVUS in vivo provenant d'artères fémorales provenant de différents sous-groupes d'acquisitions, c'est-à-dire pré-angioplastie par ballon, post-intervention et à un examen de contrôle 1 an suivant l'intervention. Les résultats ont été comparés avec des contours étalons tracés manuellement par différents experts en analyse d'images IVUS. Les contours de la lumière et de la paroi externe du vaisseau détectés selon la méthode du fast-marching sont en accord avec les tracés manuels des experts puisque les mesures d'aire sont similaires et les différences point-à-point entre les contours sont faibles. De plus, la segmentation par fast-marching 3D s'est effectuée en un temps grandement réduit comparativement à l'analyse manuelle. Il s'agit de la première étude rapportée dans la littérature qui évalue la performance de la segmentation sur différents types d'acquisition IVUS. En conclusion, la segmentation par fast-marching combinant les informations des distributions de tons de gris et du gradient des intensités des images est précise et efficace pour l'analyse de séquences IVUS de grandes tailles. Un outil de segmentation robuste pourrait devenir largement répandu pour la tâche ardue et fastidieuse qu'est l'analyse de ce type d'images.

Développement d’un système de spectroscopie infrarouge résolue temporellement pour la quantification des concentrations d’hémoglobine cérébrale

L’étude du cerveau humain est un domaine en plein essor et les techniques non-invasives de l’étudier sont très prometteuses. Afin de l’étudier de manière non-invasive, notre laboratoire utilise principalement l’imagerie par résonance magnétique fonctionnelle (IRMf) et l’imagerie optique diffuse (IOD) continue pour mesurer et localiser l’activité cérébrale induite par une tâche visuelle, cognitive ou motrice. Le signal de ces deux techniques repose, entre autres, sur les concentrations d’hémoglobine cérébrale à cause du couplage qui existe entre l’activité neuronale et le flux sanguin local dans le cerveau. Pour être en mesure de comparer les deux signaux (et éventuellement calibrer le signal d’IRMf par l’IOD), où chaque signal est relatif à son propre niveau de base physiologique inconnu, une nouvelle technique ayant la capacité de mesurer le niveau de base physiologique est nécessaire. Cette nouvelle technique est l’IOD résolue temporellement qui permet d’estimer les concentrations d’hémoglobine cérébrale. Ce nouveau système permet donc de quantifier le niveau de base physiologique en termes de concentrations d’hémoglobine cérébrale absolue. L’objectif général de ma maîtrise était de développer un tel système afin de l’utiliser dans une large étude portant sur la condition cardiovasculaire, le vieillissement, la neuroimagerie ainsi que les performances cognitives. Il a fallu tout d’abord construire le système, le caractériser puis valider les résultats avant de pouvoir l’utiliser sur les sujets de recherche. La validation s’est premièrement réalisée sur des fantômes homogènes ainsi qu’hétérogènes (deux couches) qui ont été développés. La validation des concentrations d’hémoglobine cérébrale a été réalisée via une tâche cognitive et appuyée par les tests sanguins des sujets de recherche. Finalement, on présente les résultats obtenus dans une large étude employant le système d’IOD résolue temporellement en se concentrant sur les différences reliées au vieillissement.

Représentation et identification des hypersurfaces

L’objectif à moyen terme de ce travail est d’explorer quelques formulations des problèmes d’identification de forme et de reconnaissance de surface à partir de mesures ponctuelles. Ces problèmes ont plusieurs applications importantes dans les domaines de l’imagerie médicale, de la biométrie, de la sécurité des accès automatiques et dans l’identification de structures cohérentes lagrangiennes en mécanique des fluides. Par exemple, le problème d’identification des différentes caractéristiques de la main droite ou du visage d’une population à l’autre ou le suivi d’une chirurgie à partir des données générées par un numériseur. L’objectif de ce mémoire est de préparer le terrain en passant en revue les différents outils mathématiques disponibles pour appréhender la géométrie comme variable d’optimisation ou d’identification. Pour l’identification des surfaces, on explore l’utilisation de fonctions distance ou distance orientée, et d’ensembles de niveau comme chez S. Osher et R. Fedkiw ; pour la comparaison de surfaces, on présente les constructions des métriques de Courant par A. M. Micheletti en 1972 et le point de vue de R. Azencott et A. Trouvé en 1995 qui consistent à générer des déformations d’une surface de référence via une famille de difféomorphismes. L’accent est mis sur les fondations mathématiques sous-jacentes que l’on a essayé de clarifier lorsque nécessaire, et, le cas échéant, sur l’exploration d’autres avenues.

Description du développement épiphysaire du tarse et du grasset équin à l’IRM et au CT : un pas vers la compréhension de l’OCD

L’ostéochondrite disséquante (OCD) est un défaut focal du processus d’ossification endochondrale en des sites spécifiques au niveau épiphysaire. Elle est caractérisée par la présence de fragments ostéochondraux pouvant se détacher de la surface articulaire. Cette maladie a un impact majeur sur les performances athlétiques des chevaux. Les deux hypothèses principales présentement véhiculées quant à sa pathogénie sont une nécrose ischémique du cartilage de croissance et une altération du métabolisme de la matrice de collagène de type II au sein du cartilage de croissance. Malgré de nombreuses années de recherche sur le sujet, plusieurs aspects de cette maladie demeurent inconnus. L’objectif de cette étude était de décrire le développement épiphysaire équin au niveau du membre pelvien à l’aide de l’imagerie médicale afin de déterminer si des variations du processus de maturation à certains sites pouvaient être un facteur prédisposant au développement de lésions d’OCD. Des membres pelviens de fœtus et de jeunes poulains ont été étudiés post-mortem. L’épiphyse du fémur distal, tibia distal et du talus ont été examinées par tomodensitométrie (CT) et résonnance magnétique 1.5 Tesla (IRM) dans le but de documenter le degré et le patron d’ossification, la régularité du front d’ossification, de même que le pourcentage du diamètre épiphysaire demeurant occupé par le complexe de cartilage articulaire-épiphysaire, et ce au niveau de certains sites prédéterminés. Les centres secondaires d’ossification (SOCs) ont été détectés pour la première fois à 7 mois de gestation (MOG) au niveau de l’épiphyse fémorale distale et à 8 MOG au niveau de l’épiphyse tibiale distale et du talus. À 8-9 MOG la lèvre latérale de la trochlée fémorale, la malléole médiale du tibia (MM) et la partie crâniale de la crête intermédiaire du tibia distal (DIRT(Cr)), tous des sites prédisposés à la maladie, avaient le plus haut pourcentage de cartilage de tous les sites évalués. Post-partum, le pourcentage de cartilage de la MM et de la DIRT(Cr) sont demeurés importants. Le CT et l’IRM ont su illustrer le développement épiphysaire équin et soutenir d’avantage le fait qu’un cartilage plus épais à certains sites articulaires pourrait avoir un rôle dans le développement de lésions d’OCD.

Inférence topologique

Les données provenant de l'échantillonnage fin d'un processus continu (champ aléatoire) peuvent être représentées sous forme d'images. Un test statistique permettant de détecter une différence entre deux images peut être vu comme un ensemble de tests où chaque pixel est comparé au pixel correspondant de l'autre image. On utilise alors une méthode de contrôle de l'erreur de type I au niveau de l'ensemble de tests, comme la correction de Bonferroni ou le contrôle du taux de faux-positifs (FDR). Des méthodes d'analyse de données ont été développées en imagerie médicale, principalement par Keith Worsley, utilisant la géométrie des champs aléatoires afin de construire un test statistique global sur une image entière. Il s'agit d'utiliser l'espérance de la caractéristique d'Euler de l'ensemble d'excursion du champ aléatoire sous-jacent à l'échantillon au-delà d'un seuil donné, pour déterminer la probabilité que le champ aléatoire dépasse ce même seuil sous l'hypothèse nulle (inférence topologique). Nous exposons quelques notions portant sur les champs aléatoires, en particulier l'isotropie (la fonction de covariance entre deux points du champ dépend seulement de la distance qui les sépare). Nous discutons de deux méthodes pour l'analyse des champs anisotropes. La première consiste à déformer le champ puis à utiliser les volumes intrinsèques et les compacités de la caractéristique d'Euler. La seconde utilise plutôt les courbures de Lipschitz-Killing. Nous faisons ensuite une étude de niveau et de puissance de l'inférence topologique en comparaison avec la correction de Bonferroni. Finalement, nous utilisons l'inférence topologique pour décrire l'évolution du changement climatique sur le territoire du Québec entre 1991 et 2100, en utilisant des données de température simulées et publiées par l'Équipe Simulations climatiques d'Ouranos selon le modèle régional canadien du climat.

Points quantiques : caractérisation et applications en sciences pharmaceutiques

L’imagerie médicale a longtemps été limitée à cause des performances médiocres des fluorophores organiques. Récemment la recherche sur les nanocristaux semi-conducteurs a grandement contribué à l’élargissement de la gamme d’applications de la luminescence dans les domaines de l’imagerie et du diagnostic. Les points quantiques (QDs) sont des nanocristaux de taille similaire aux protéines (2-10 nm) dont la longueur d’onde d’émission dépend de leur taille et de leur composition. Le fait que leur surface peut être fonctionnalisée facilement avec des biomolécules rend leur application particulièrement attrayante dans le milieu biologique. Des QDs de structure « coeur-coquille » ont été synthétisés selon nos besoins en longueur d’onde d’émission. Dans un premier article nous avons modifié la surface des QDs avec des petites molécules bi-fonctionnelles portant des groupes amines, carboxyles ou zwitterions. L’effet de la charge a été analysé sur le mode d’entrée des QDs dans deux types cellulaires. À l’aide d’inhibiteurs pharmacologiques spécifiques à certains modes d’internalisation, nous avons déterminé le mode d’internalisation prédominant. L’endocytose par les radeaux lipidiques représente le mode d’entrée le plus employé pour ces QDs de tailles similaires. D’autres modes participent également, mais à des degrés moindres. Des disparités dans les modes d’entrée ont été observées selon le ligand de surface. Nous avons ensuite analysé l’effet de l’agglomération de différents QDs sur leur internalisation dans des cellules microgliales. La caractérisation des agglomérats dans le milieu de culture cellulaire a été faite par la technique de fractionnement par couplage flux-force (AF4) associé à un détecteur de diffusion de la lumière. En fonction du ligand de surface et de la présence ou non de protéines du sérum, chacun des types de QDs se sont agglomérés de façon différente. À l'aide d’inhibiteur des modes d’internalisation, nous avons corrélé les données de tailles d’agglomérats avec leur mode d’entrée cellulaire. Les cellules microgliales sont les cellules immunitaires du système nerveux central (CNS). Elles répondent aux blessures ou à la présence d’inflammagènes en relâchant des cytokines pro-inflammatoires. Une inflammation non contrôlée du CNS peut conduire à la neurodégénérescence neuronale et est souvent observée dans les cas de maladies chroniques. Nous nous sommes intéressés au développement d’un nanosenseur pour mesurer des biomarqueurs du début de l’inflammation. Les méthodes classiques pour étudier l’inflammation consistent à mesurer le niveau de protéines ou molécules relâchées par les cellules stressées (par exemple monoxyde d’azote, IL-1β). Bien que précises, ces méthodes ne mesurent qu’indirectement l’activité de la caspase-1, responsable de la libération du l’IL-1β. De plus ces méthode ne peuvent pas être utilisées avec des cellules vivantes. Nous avons construit un nanosenseur basé sur le FRET entre un QD et un fluorophore organique reliés entre eux par un peptide qui est spécifiquement clivé par la caspase-1. Pour induire l’inflammation, nous avons utilisé des molécules de lipopolysaccharides (LPS). La molécule de LPS est amphiphile. Dans l’eau le LPS forme des nanoparticules, avec des régions hydrophobes à l’intérieure. Nous avons incorporé des QDs dans ces régions ce qui nous a permis de suivre le cheminement du LPS dans les cellules microgliales. Les LPS-QDs sont internalisés spécifiquement par les récepteurs TLR-4 à la surface des microglies. Le nanosenseur s’est montré fonctionnel dans la détermination de l’activité de la caspase-1 dans cellules microgliales activées par le LPS. Éventuellement, le senseur permettrait d’observer en temps réel l’effet de thérapies ciblant l’inflammation, sur l’activité de la caspase-1.

Développement d'une nouvelle méthode de caractérisation tissulaire basée sur l'élastographie ultrasonore : application pour le dépistage précoce du cancer du sein

Le cancer du sein est le cancer le plus fréquent chez la femme. Il demeure la cause de mortalité la plus importante chez les femmes âgées entre 35 et 55 ans. Au Canada, plus de 20 000 nouveaux cas sont diagnostiqués chaque année. Les études scientifiques démontrent que l'espérance de vie est étroitement liée à la précocité du diagnostic. Les moyens de diagnostic actuels comme la mammographie, l'échographie et la biopsie comportent certaines limitations. Par exemple, la mammographie permet de diagnostiquer la présence d’une masse suspecte dans le sein, mais ne peut en déterminer la nature (bénigne ou maligne). Les techniques d’imagerie complémentaires comme l'échographie ou l'imagerie par résonance magnétique (IRM) sont alors utilisées en complément, mais elles sont limitées quant à la sensibilité et la spécificité de leur diagnostic, principalement chez les jeunes femmes (< 50 ans) ou celles ayant un parenchyme dense. Par conséquent, nombreuses sont celles qui doivent subir une biopsie alors que leur lésions sont bénignes. Quelques voies de recherche sont privilégiées depuis peu pour réduire l`incertitude du diagnostic par imagerie ultrasonore. Dans ce contexte, l’élastographie dynamique est prometteuse. Cette technique est inspirée du geste médical de palpation et est basée sur la détermination de la rigidité des tissus, sachant que les lésions en général sont plus rigides que le tissu sain environnant. Le principe de cette technique est de générer des ondes de cisaillement et d'en étudier la propagation de ces ondes afin de remonter aux propriétés mécaniques du milieu via un problème inverse préétabli. Cette thèse vise le développement d'une nouvelle méthode d'élastographie dynamique pour le dépistage précoce des lésions mammaires. L'un des principaux problèmes des techniques d'élastographie dynamiques en utilisant la force de radiation est la forte atténuation des ondes de cisaillement. Après quelques longueurs d'onde de propagation, les amplitudes de déplacement diminuent considérablement et leur suivi devient difficile voir impossible. Ce problème affecte grandement la caractérisation des tissus biologiques. En outre, ces techniques ne donnent que l'information sur l'élasticité tandis que des études récentes montrent que certaines lésions bénignes ont les mêmes élasticités que des lésions malignes ce qui affecte la spécificité de ces techniques et motive la quantification de d'autres paramètres mécaniques (e.g.la viscosité). Le premier objectif de cette thèse consiste à optimiser la pression de radiation acoustique afin de rehausser l'amplitude des déplacements générés. Pour ce faire, un modèle analytique de prédiction de la fréquence de génération de la force de radiation a été développé. Une fois validé in vitro, ce modèle a servi pour la prédiction des fréquences optimales pour la génération de la force de radiation dans d'autres expérimentations in vitro et ex vivo sur des échantillons de tissu mammaire obtenus après mastectomie totale. Dans la continuité de ces travaux, un prototype de sonde ultrasonore conçu pour la génération d'un type spécifique d'ondes de cisaillement appelé ''onde de torsion'' a été développé. Le but est d'utiliser la force de radiation optimisée afin de générer des ondes de cisaillement adaptatives, et de monter leur utilité dans l'amélioration de l'amplitude des déplacements. Contrairement aux techniques élastographiques classiques, ce prototype permet la génération des ondes de cisaillement selon des parcours adaptatifs (e.g. circulaire, elliptique,…etc.) dépendamment de la forme de la lésion. L’optimisation des dépôts énergétiques induit une meilleure réponse mécanique du tissu et améliore le rapport signal sur bruit pour une meilleure quantification des paramètres viscoélastiques. Il est aussi question de consolider davantage les travaux de recherches antérieurs par un appui expérimental, et de prouver que ce type particulier d'onde de torsion peut mettre en résonance des structures. Ce phénomène de résonance des structures permet de rehausser davantage le contraste de déplacement entre les masses suspectes et le milieu environnant pour une meilleure détection. Enfin, dans le cadre de la quantification des paramètres viscoélastiques des tissus, la dernière étape consiste à développer un modèle inverse basé sur la propagation des ondes de cisaillement adaptatives pour l'estimation des paramètres viscoélastiques. L'estimation des paramètres viscoélastiques se fait via la résolution d'un problème inverse intégré dans un modèle numérique éléments finis. La robustesse de ce modèle a été étudiée afin de déterminer ces limites d'utilisation. Les résultats obtenus par ce modèle sont comparés à d'autres résultats (mêmes échantillons) obtenus par des méthodes de référence (e.g. Rheospectris) afin d'estimer la précision de la méthode développée. La quantification des paramètres mécaniques des lésions permet d'améliorer la sensibilité et la spécificité du diagnostic. La caractérisation tissulaire permet aussi une meilleure identification du type de lésion (malin ou bénin) ainsi que son évolution. Cette technique aide grandement les cliniciens dans le choix et la planification d'une prise en charge adaptée.

3D registration of MR and X-ray spine images using an articulated model.

Présentation: Cet article a été publié dans le journal : Computerised medical imaging and graphics (CMIG). Le but de cet article est de recaler les vertèbres extraites à partir d’images RM avec des vertèbres extraites à partir d’images RX pour des patients scoliotiques, en tenant compte des déformations non-rigides due au changement de posture entre ces deux modalités. À ces fins, une méthode de recalage à l’aide d’un modèle articulé est proposée. Cette méthode a été comparée avec un recalage rigide en calculant l’erreur sur des points de repère, ainsi qu’en calculant la différence entre l’angle de Cobb avant et après recalage. Une validation additionelle de la méthode de recalage présentée ici se trouve dans l’annexe A. Ce travail servira de première étape dans la fusion des images RM, RX et TP du tronc complet. Donc, cet article vérifie l’hypothèse 1 décrite dans la section 3.2.1.