Correction des mouvements pour la thermométrie temps réel guidée par IRM

1. Correction des mouvements pour la thermométrie temps réel guidée par IRM Baudouin DENIS de SENNEVILLE 9 Décembre 2005 Image Guided Therapy SA (IGT) Imagerie Moléculaire et Fonctionnelle (IMF) – CNRS Laboratoire Bordelais de Recherche Informatique (LaBRI) - CNRS

2. Plan de la présentation 1. Le monitorage de la température par IRM • Introduction • Analyses des artefacts • - Cahier des charges 2. Estimation du déplacement des organes 3. La thermothérapie sur organes mobiles

3. Techniques thérapeutiques Chirurgie Alcoolisation Chimiothérapie Cryothérapie Hyperthermie Locale Tumeur

4. Hyperthermie locale Outils de chauffage : Radiofréquences Organe à traiter Laser IRM Ultrasons focalisés

5. Estimation de la nécrose tissulaire L’historique temporel de la température en chaque pixel permet l’évaluation de la dose thermique Température (T) • Prédiction en ligne de l’efficacité du traitement thermique Dose thermique (DT) Temps Mais nombreux artefacts!

6. j i Me Imagerie par IRM A chaque unité de volume est associé un nombre complexe M

7. La mesure de température par fréquence de résonance des protons [Quesson et al. 2000] Dans certaines conditions bien définies : t t n 0 Temps … M M 0 n … Artefact 4°C Ex : Légère dérive du champ magnétique 2°C 0°C à 2 minutes à 20 minutes

8. Analyse du SNR • Analyse de la précision de la température en fonction du bruit • Construction d’une région de validité sur le signal Image anatomique du sein Région de validité obtenue

9. L’artefact de mouvement • Mouvements intra-scan : Temps • Mouvements inter-scan : 1. Déplacement de la cible Calcul de la température Validité des régions d’intérêt t t n 0 Temps

10. L’artefact de mouvement [Concepts in Magnetic Resonance 2003] 2. Modification du champ magnétique → Trouver des stratégies de correction

11. Le monitorage de la température par IRM IRM Reconstructeur Console de monitorage Athlon 3.2 GHz 1.5Go de RAM Console d’acquisition IRM Logiciel « Thermoguide »

12. Monitorage en ligne de la température • Temps d’acquisition réduit comparé à un changement de température significatif • Temps réel :Traitements effectués entre deux acquisitions successives Signal/Bruit (SNR) / Résolution spatiale / Résolution temporelle 3 Typiquement : ~ 400ms / une image de 128x128 pixels / taille des voxels 1x1x3mm

13. Analyse préparatoire Analyse en ligne Chaîne de traitement Suggestions opérateurs Données IRM I , …, I 0 n Construction d’une région de validité Seuils de qualité Informations complémentaires Calcul de la température Correction des mouvements TEST DE QUALITE REJET AFFICHAGE SAUVEGARDE ANALYSE … Calcul de la dose thermique

14. Plan de la présentation 1. Le monitorage de la température par IRM 2. Estimation du déplacement des organes 3. La thermothérapie sur organes mobiles

15. Approche proposée • Estimation du mouvement des organes sur les images anatomiques • Contraintes • pas de spécification de l’organe observé • pas d’intervention de l’utilisateur • implémentation temps réel • Principe général des algorithmes de recalage d’images [Maintz 1998] • définir les structures homologues • définir la transformation à détecter • définir un critère déterminant la qualité du recalage • définir une stratégie de résolution

16. Algorithmes testés Testés en 2D : Corroborer expérimentalement les hypothèses qui soutendent ces algorithmes - données synthétiques - données IRM • Compromis à trouver entre la permissivité et la robustesse du recalage • Contrainte de régularité proposée par Horn&Schunck correspond bien au mouvement réel des organes [ ] ) ( [ ] 2 ò ò 2 2 dxdy + + Ñ + Ñ I u I v I u v 2 + a x y t 2 2 y x [Schunck 1981]

17. Addomen d’un volontaire sain en respiration libre Approche proposée • Etape 1 : extraction du mouvement global (transformation affine) • Etape 2 : estimation des • mouvements locaux (Horn&Schunck) Temps de calcul : 250ms

18. Estimation 3D du mouvement • Algorithmes généralisables en 3D • Limitations techniques : acquisition de volumes 3D isotropiques sur des organes mobiles difficile → Recalage de volumes difficilement réalisable → plan de coupe doit être orienté dans l’axe principal du mouvement • Détection de mouvements hors plan de coupe nécessaire → Améliorer la précision de la thermométrie

19. 2. Durant l’intervention : Le champ de déplacement 3D est estimé avec : Mouvement élastique 2D dans le plan de l’image Mouvement élastique 3D Mouvement rigide 3D hors plan de coupe ~ + Approche proposée pour l’estimation 3D du mouvement [ICIP 2005] • Dans une étape de pré-traitement : Un volume de référence de l’organe observé est obtenu avec la séquence d’acquisition nécessaire pour la thermométrie

20. Etape de pré-traitement : Discrétisation du volume de référence Coupes Organe . . . Série de N acquisitions (synchronisation respiratoire) . . . . . . M séries . . . • volume de 2M+1 coupes . . . . . . . . . • mouvements réduits d’un facteur N

21. Etape de prétraitement : discrétisation du volume de référence 10 séries d’images de résolution 128x128 pixels • 21 coupes Taille d’un voxel : 2x2x3mm 3 Y Y X Z A : plan de coupe (coronal) B & C : hors du plan de coupe (resp. sagittal and transversal) Z D : rendu 3D X

22. Durant l’intervention : estimation du mouvement 3D hors plan de coupe Estimation de la position de la coupe dans le volume de référence Image correspondante dans le volume de référence après estimation du mouvement Image à la même position dans le volume de référence Image acquise (Pas de synchronisation respiratoire)

23. Durant l’intervention : estimation du mouvement 3D hors plan de coupe Axes : X dans le plan de coupe Y hors plan de coupe Z Evolution temporelle des 3 translations Evolution temporelle des 3 rotations

24. Estimation du mouvement 2D dans le plan de coupe Image de différence sans traitement Après estimation du mouvement 3D hors plan de coupe Avec estimation du mouvement 3D utilisant notre approche

25. Discussion de la partie 2 • Recalage d’images :Amélioration significative de la description du mouvement en temps réel in-vivo • Estimation 3D : - efficacité testée sur un muscle ex-vivo & sur le rein in-vivo - perspectives pour : les déformations complexes, mouvement accidentels, … - perspectives pour du suivi du plan de coupe en temps réel

26. Plan de la présentation 1. Le monitorage de la température par IRM 2. Estimation du déplacement des organes 3. La thermothérapie sur organes mobiles - Réduction des artefacts de thermométrie - Suivi de la cible - Intégration dans le processus d’asservissement

27. Correction des artefacts de thermométrie • Compensation du mouvement sur les images de phase Ex : Mouvements rigides successifs sur un muscle ex-vivo chauffé par laser : 25°C 1 15°C 0.5 5°C 0 Modification du champ magnétique non prise en compte => Nécessité d’hypothèses supplémentaires sur le mouvement

28. Correction des mouvements accidentels [MICCAI 2004] • Méthode proposée Mouvement accidentel Cible … … j - j j - j j - j i n+1 n+1 n n 0 Temps t t t t 0 i n n+1 Transformation spatiale estimée • Détection du mouvement Par rapport à une image de référence • Détection du retour à la stabilité de la thermométrie Entre 2 acquisitions successives

29. Correction des mouvements accidentels • Résultats obtenus : 25°C 1 15°C 0.5 5°C 0 • Discussion : - Pertes de l’information sur une dynamique - Accumulation du bruit et des incertitudes sur les images

30. Etape de prétraitement Durant l’intervention … … … … … … … … [ICIP 2004] Correction des mouvements reproductibles

31. Correction des mouvements périodiques Stabilité de la thermométrie sur l’abdomen d’un sujet sain en respiration libre 10°C 5°C 0°C Ecart-type de la température sans correction Ecart-type de la température avec correction Image anatomique - augmenter la résolution temporelle - délai entre 2 acquisitions successives constant

32. Correction des mouvements résiduels [ISMRM 2005] Stabilité de la thermométrie sur le cœur d’un sujet sain 10°C 5°C 0°C Ecart-type de la température sans correction Ecart-type de la température avec correction Image anatomique

33. Estimation de mouvements non stockés dans l’atlas Amplitude du mouvement dominant estimé Informations disponibles dans l’atlas Nouveau mouvement Temps Résultats obtenus : 5°C 3°C 1°C Ecart-type de la température sans/avec estimation des mouvements non stockés dans l’atlas => Incompatible avec la réduction des mouvements résiduels (cœur)

34. Homogénéisation des données stockées dans l’atlas 4 2 • Limiter les redondances d’informations 1 4 Temps • Classification hiérarchique effectuée à la fin de l’analyse préparatoire • Diminuer : - l’espace mémoire nécessaire au stockage de l’atlas Jusqu’à ~ 70% de gain - les temps de recherche dans l’atlas - réduire le bruit des données => Compromis nombre de classes/mouvements interclasses • Arbre de recherche des images

35. Suivi de la position de la région de chauffage • Repositionner le point de tir sinon : - traitement inefficace - tissus voisins détruits

36. Plateforme d’évaluation • Type de mouvements simulables : • - accidentels • - périodiques • Type de déformation applicable : • - translation • - élastique

37. Mouvements accidentels Sans correction de la thermométrie Sans repositionnement du point focal Correction thermométrie + position du point focal 40°C 14°C Cartographies de température 20°C 8°C 0°C 2°C 1 Cartographies de dose thermique 0.5 0.1 Amplitude : 14mm Sens du mouvement :

38. Mouvements périodiques Problématique : • temps entre mouvement/disponibilité de l’information : • acquisition de l’image • transfert des données • analyse des données ~ 2 secondes variable • cycle respiratoire ~ 5s => Correction du mouvement en quasi-opposition de phase

39. Mouvements périodiques Anticiper le mouvement de la cible jusqu’à l’obtention de la prochaine information sur le mouvement • Analyse préparatoire : Période « type » du mouvement dominant • Pendant l’intervention : - localiser temporellement l’image en cours sur la période type - localiser la position réelle de la cible sur la période type - anticiper le déplacement dominant jusqu’à la prochaine acquisition

40. Précision de l’anticipation des mouvements périodiques • Résultats obtenus :

41. Translation périodique le long d’un axe Sans correction de la thermométrie Sans repositionnement du point focal Correction thermométrie + position du point focal 40°C 14°C Cartographies de température 20°C 8°C 0°C 2°C 1 Cartographies de dose thermique 0.5 0.1 Amplitude : 14mm Sens du mouvement :

42. Mouvements périodiquesélastiques • Analyse préparatoire : Stockage des champs de vecteurs dans l’atlas Images anatomiques Champs de déplacements • Pendant l’intervention : - mouvement global dominant le plus proche recherché dans l’atlas - sélectionner le champ de déplacement associé Mouvement global dominant anticipé ne caractérise pas le déplacement de la cible Solution proposée :

43. Sans correction de la thermométrie Sans repositionnement du point focal Correction thermométrie + position du point focal 300°C 14°C Cartographies de température (T) 150°C 8°C 0°C 2°C 1 Cartographies de dose thermique (DT) 0.5 0.1 Mouvements périodiques élastiques DT DT

44. Asservissement spatial sur un mouvement périodique Amplitude : 14mm Sens du mouvement : Cartographies de température Evolution temporelle de la température 9°C Sans mouvement 6°C 3°C 9°C Avec mouvement 6°C 3°C

45. Résultats obtenus [Brevet CNRS septembre 2005] [ISTU2005] Amplitude : 14mm Sens du mouvement : Cartographies de température initiale Correction de la thermométrie 40°C 14°C 20°C 8°C 0°C 2°C - Thermométrie - Point de tir - Asservissement spatial Correction : - Thermométrie - Point de tir - Asservissement ponctuel Correction : 13°C 9°C 8°C 6°C 3°C 3°C

46. Conclusion • Améliorations apportées : 1.Monitorage de la température sur organe mobile in-vivo • Abdomen : meilleure précision et fiabilité de la thermométrie • (réduction artefacts de respiration) • Cœur : faisabilité de la thermométrie • (écart-type de la température < 5°C sur 95% des pixels) Réalisé en temps réel 2. Guidage de l’hyperthermie locale démontrée sur muscle mobile ex-vivo - Suivi des ultrasons focalisés - Intégration dans le processus d’asservissement automatiques • Perspectives : - Estimation 3D du mouvement - Combinaison mouvements accidentels/périodiques - Validation in-vivo des techniques - Mouvement des structures anatomiques faisant obstruction au chauffage (côte) - Analyse dynamique de données IRM : mesure de perfusion

47. Conférences internationales : Denis de Senneville B., Desbarats P., Quesson B., Moonen C. T. W., Real-Time Artefact Corrections For Quantitative MR Temperature Mapping. WSCG2003. Denis de Senneville B., Desbarats P., Salomir R., Quesson B., Moonen C. T. W., Correction Of Accidental Patient Motion For On-line MR Thermometry, MICCAI 2004 Denis de Senneville B., Quesson B., Desbarats P., Salomir R., Palussière J., Moonen C. T. W., Atlas-Based Motion Correction For On-Line MR Temperature Mapping, IEEE, ICIP 2004 Denis de Senneville B., Quesson B., Desbarats P., Moonen C. T. W., 3D Motion Estimation For On-Line MR Temperature Mapping, IEEE, ICIP 2005 • Journaux internationaux : Denis de Senneville B., Quesson B., Moonen C. T. W., Magnetic Resonance Temperature imaging, International Journal of Hyperthermia 2004. Weidensteiner C., Kerioui N., Quesson B., Denis de Senneville B., Trillaud H., Moonen C. T. W., Stability of real-time MR temperature mapping in healthy and diseased human liver, J Magn Reson Imaging. 2004 Salomir R., Denis de Senneville B., Moonen C. T. W., A fast calculation method for magnetic field inhomogeneity due to an arbitrary distribution of bulk susceptibility. Concepts in Magnetic Resonance, 2003 • Brevet : « Dispositif de traitement thermique de tissus biologiques en Mouvement », CNRS déposé le 29 Septembre 2005.