François Chung, Ph.D.

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ORASIS 2009 - Acta de conferencia

ORASIS 2009 – Acta de conferencia

 Publicación

François Chung, Jérôme Schmid, Olivier Clatz, Nadia Magnenat-Thalmann, Hervé Delingette; Reconstruction 3D des structures anatomiques des membres inférieurs; ORASIS'09: Congrès des jeunes chercheurs en vision par ordinateur, Association Française pour la Reconnaissance et l'Interprétation des Formes (AFRIF), Trégastel, 2009.

Abstract

Dans cet article, nous nous intéressons à la modélisation des structures anatomiques des membres inférieurs telles que les os, les muscles et les tendons. La méthode proposée commence par une acquisition d'images par résonance magnétique (IRM) durant laquelle les membres inférieurs d'un sujet sont scannés. Des modèles 3D sont ensuite générés après une segmentation manuelle des structures anatomiques. Cependant, la surface des modèles générés n'est pas lisse. De plus, les modèles ne sont pas attachés alors qu'ils devraient l'être anatomiquement. Nous décrivons donc les différentes étapes pour contraindre les modèles à être corrects au niveau anatomique et nous discutons de leur validation. L'objectif de cette méthode est de pouvoir réutiliser ces modèles dans des méthodes de segmentation automatique.

Palabras clave

  • IRM
  • segmentation
  • modélisation 3D
  • membres inférieurs

Referencias

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Proyecto INRIA @Ginebra, Suiza (2009). Estamos interesados en la reconstrucción 3D de las estructuras anatómicas del miembro inferior, tales como los huesos, los músculos y los tendones. El método propuesto comienza con una adquisición de imágenes por resonancia magnética (IRM) durante la cual se escanea el miembro inferior de un sujeto. Modelos 3D están generados después de una segmentación manual de las estructuras anatómicas.

Sin embargo, la superficie de los modelos generados no está lisa. Además, los modelos no están unidos aunque deberían estarlo anatómicamente. Varios pasos consecutivos son necesarios para restringir los modelos a que sean correctos al nivel anatómico. El objetivo de nuestro método es reutilizar estos modelos con métodos de segmentación automática.

Este trabajo es una colaboración entre:

  • INRIA Sophia-Antipolis - Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (FR);
  • UNIGE - Université de Genève (CH).

Nuestro método de modelado nos permitió generar la mayor parte de las estructuras anatómicas del miembro inferior. Fuimos capaces de crear un total de 109 modelos incluyendo los huesos, los músculos, los tendones y la piel. En cuanto a los huesos, modelamos 6 en total. Más específicamente, la cadera, el fémur, la rótula, la tibia, el peroné y el hueso del pie. Finalmente, modelamos 34 músculos en total. Para cada músculo, modelamos un par de tendones (proximal y distal) cuya función es unir los músculos a los huesos. Los modelos generados fueron evaluados y validados por un experto médico.

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Proyecto INRIA @Aalborg, Dinamarca (2009). Los modelos y simulaciones informáticos del sistema músculo-esquelético son ampliamente utilizados para estudiar los mecanismos de la marcha humana y sus trastornos. Para crear estos modelos, el método común consiste en utilizar un modelo genérico basado en datos de estudios anatómicos y biomecánicos de especímenes cadavéricos y modificar su escala para adaptarlo a un sujeto específico.

Sin embargo, este cambio de escala introduce errores debido a que no tiene en cuenta las diferencias anatómicas entre sujetos. Para resolver este problema, proponemos un nuevo método semi-automático para crear modelos músculo-esqueléticos personalizados a partir de imágenes por resonancia magnética (IRM) y de datos de captura de movimiento.

En primer lugar, una modelización precisa de la anatomía se realiza utilizando datos médicos personalizados y una segmentación automática basada en modelos. Después, el modelo anatómico está conectado con datos de captura de movimiento, información cinemática articular y actuadores músculo-tendón para crear un modelo músculo-esquelético personalizado.

Este trabajo es una colaboración entre:

  • EPFL - École Polytechnique Fédérale de Lausanne (CH);
  • INRIA Sophia-Antipolis - Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (FR);
  • UNIGE - Université de Genève (CH).

El modelo músculo-esquelético creado puede ser utilizado con cualquier datos de captura de movimiento para producir una simulación específica. La versatilidad de nuestro método es una de sus cualidades, ya que ya no es necesario depender de un modelo músculo-esquelético estandarizado basado en un sujeto sano. Por lo tanto, debería ser posible simular pacientes con discapacidad, siempre y cuando los datos adquiridos reflejen su patología.

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