SCD-Universite de Rennes 1 Analyse morphologique des bioprothèses valvulaires aortiques dégénérées par segmentation d’images TDM Morphological analysis of degenerated aortic valve bioprostheses by CT scan images segmentation Valve aortiqueTomodensitométrie hélicoïdale à faisceau conique Scanographie hélicoi͏̈dale Thèses et écrits académiques Traitement d'images -- Techniques numériques Thèses et écrits académiques Valve de l'aorte Thèses et écrits académiques Le but de cette étude est d’évaluer la faisabilité de l’analyse tomodensitométrique 3D des bioprothèses aortiques pour faciliter leur évaluation morphologique durant le suivi et d’aider à la sélection des cas et à l'amélioration de la planification d’une procédure valve-in-valve. Le principal défi concernait le rehaussement des feuillets valvulaires, en raison d’images très bruitées. Un scanner synchronisé était réalisé chez des patients porteurs d’une bioprotèse aortique dégénérée avant réintervention (images in-vivo). Différentes méthodes pour la réduction du bruit étaient proposées. La reconstruction tridimensionnelle des bioprothèses était réalisée en utilisant des méthodes de segmentation de régions par "sticks". Après ré-opération ces méthodes étaient appliquées aux images scanner des bioprothèses explantées (images ex-vivo) et utilisées comme référence. La réduction du bruit obtenue par le filtre stick modifié montrait de meilleurs résultats, en rapport signal/bruit, en comparaison aux filtres de diffusion anisotrope. Toutes les méthodes de segmentation ont permis une reconstruction 3D des feuillets. L’analyse qualitative a montré une bonne concordance entre les images obtenues in-vivo et les altérations des bioprothèses. Les résultats des différentes méthodes étaient comparés par critères volumétriques et discutés. Les images scanner des bioprothèses aortiques nécessitent un traitement de débruitage et de réduction des artéfacts de façon à permettre le rehaussement des feuillets prothétiques. La méthode de segmentation de régions par sticks semble représenter une approche pertinente pour caractériser morphologiquement la dégénérescence des bioprothèses. The aim of the study was to assess the feasibility of CT based 3D analysis of degenerated aortic bioprostheses to make easier their morphological assessment. This could be helpful during regular follow-up and for case selection, improved planning and mapping of valve-in-valve procedure. The challenge was represented by leaflets enhancement because of highly noised CT images. Contrast-enhanced ECG-gated CT scan was performed in patients with degenerated aortic bioprostheses before reoperation (in-vivo images). Different methods for noise reduction were tested and proposed. 3D reconstruction of bioprostheses components was achieved using stick based region segmentation methods. After reoperation, segmentation methods were applied to CT images of the explanted prostheses (ex-vivo images). Noise reduction obtained by improved stick filter showed best results in terms of signal to noise ratio comparing to anisotropic diffusion filters. All segmentation methods applied to in-vivo images allowed 3D bioprosthetic leaflets reconstruction. Explanted bioprostheses CT images were also processed and used as reference. Qualitative analysis revealed a good concordance between the in-vivo images and the bioprostheses alterations. Results from different methods were compared by means of volumetric criteria and discussed. ECG-gated CT images of aortic bioprostheses need a preprocessing to reduce noise and artifacts in order to enhance prosthetic leaflets. Stick region based segmentation seems to provide an interesting approach for the morphological characterization of degenerated bioprostheses. Electronic Thesis or DissertationText fr application/pdf1 : 14840 Kohttps://ecm.univ-rennes1.fr/nuxeo/site/esupversions/2be5652f-691e-4682-a0a0-e8db55bb95d9 Ruggieri Vito Giovanni Ruggieri 1976-08-29 FR 166409987 gianvito_ruggeri@libero.it 2012REN1B007 http://www.theses.fr/2012REN1B007 2012-12-07 Génie biologique et médical Universite de Rennes 1thesis.degree.grantor_1 02778715X Université européenne de Bretagnethesis.degree.grantor_2 139075119 Doctorat non ouiVerhoyeJean-Philippeintervenant_1093839863 Vie-Agro-SantéecoleDoctorale_1 Laboratoire de Traitement du Signal et de l'Image partenaireRecherche_1 177793767 ddc:610 VerhoyeJean-PhilippeUniversite de Rennes 1Sciences et technologie, medecine, pharmacie, odontologie, droit, economie, gestion, philosophieUniversité européenne de BretagnePôle de recherche et d'enseignement supérieur de BretagneVie-Agro-Santé Laboratoire de Traitement du Signal et de l'Image ASCII PDF 15196414