WO2006131646A1 - Procédé et dispositif de reconstruction 3d d'un objet à partir de plusieurs images 2d - Google Patents

Procédé et dispositif de reconstruction 3d d'un objet à partir de plusieurs images 2d Download PDF

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WO2006131646A1
WO2006131646A1 PCT/FR2006/001294 FR2006001294W WO2006131646A1 WO 2006131646 A1 WO2006131646 A1 WO 2006131646A1 FR 2006001294 W FR2006001294 W FR 2006001294W WO 2006131646 A1 WO2006131646 A1 WO 2006131646A1
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voxel
radiation
dimensional images
dimensional
voxels
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PCT/FR2006/001294
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Inventor
Daniel Ackerman
Julien Blanchard
Julien Dutreuil
Mathias Hiron
Original Assignee
Daniel Ackerman
Julien Blanchard
Julien Dutreuil
Mathias Hiron
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    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T11/00—2D [Two Dimensional] image generation
    • G06T11/003—Reconstruction from projections, e.g. tomography
    • G06T11/006—Inverse problem, transformation from projection-space into object-space, e.g. transform methods, back-projection, algebraic methods
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2211/00—Image generation
    • G06T2211/40—Computed tomography
    • G06T2211/424—Iterative
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2211/00—Image generation
    • G06T2211/40—Computed tomography
    • G06T2211/436—Limited angle

Definitions

  • the present invention discloses a method of reconstructing a three-dimensional image of an object from a plurality of two-dimensional images from different points of view of the object. Two-dimensional images are obtained by radiation imaging techniques. Such a reconstruction makes it possible to have access to the internal structure of a volume, and finds many applications. It also relates to a device implementing this method.
  • An application illustration is medical imaging, for the reconstruction of a patient's internal structure, such as dental radiology, mammography, or angiography.
  • dental radiology is the most important diagnostic element when deciding on an intervention.
  • the other tests available to the practitioner rely in fact a lot on the subjective analysis of the patient's feelings, particularly his discomfort and pain.
  • Dental radiology can visualize the internal anatomy of the teeth as well as the bone of the patient, and is therefore an obligatory step in any treatment of cavities, pulp, ducts or bone diseases.
  • a radio consisting of a projection of three-dimensional structures on a two-dimensional plane, results in a crushing and superposition of the anatomical structures through a rendering in gray level. It can sometimes be difficult to interpret a radio, which can make possible the diagnosis error. For example, the case of a tooth whose two roots are superimposed on the radio: the existence of a second invisible root on the radio greatly complicates the extraction of the tooth.
  • a possible solution for the practitioner is to make several shots from several points of view, and to try to perform a three-dimensional mental reconstruction of the tooth of interest.
  • This reconstruction is based on information that is often insufficient / more or less enriched by the theoretical knowledge and experience of the practitioner.
  • this three-dimensional reconstruction work is difficult or impossible for a human brain.
  • Another solution is to use a computer-assisted method for reconstructing a three-dimensional image of an object of interest from several two-dimensional images of the object of interest from different points of view.
  • Such methods have already been developed, and they are distinguished into two classes: - algebraic reconstruction methods, based on resolutions of systems of complex equations.
  • ART Algebraic Technical Reconstruction
  • Patent No. US5253171A entitled “Parailel processing method and apparatus based on the algebra reconstruction technique for reconstructing a three-dimensional computerized tomography (CT) image from cone beam projection data” discloses such a method of reconstructing a three-dimensional image, based on an ART technique
  • Method and arrangement for medical X-ray imaging and reconstruction from sparse discloses such a three-dimensional reconstruction method, based on the Bayes formula.
  • the three-dimensional image to be reconstructed can typically be cut into volume elements called voxels.
  • Voxels are the three-dimensional equivalents of pixels in a two-dimensional image. They can be of varied size and shape.
  • the purpose of the present invention is a reconstruction of the three-dimensional image of an object of interest, from several two-dimensional images of the object according to different points of view:
  • This object is achieved with a method of reconstructing a three-dimensional image of an object of interest in a volume composed of voxels, from at least two original two-dimensional images composed of pixels of an object traversed by a radiation according to a plurality of shots, characterized in that the reconstruction is carried out by at least one iterative set of voxel reconstruction step by voxel, a step comprising:
  • a set of such voxel voxel reconstruction steps of the three-dimensional image of the object of interest is called the "incremental energy distribution algorithm”.
  • material alteration at the selected voxel includes adding at said voxel a quantum of radiation absorption density, and altering the brightness of the pixels includes removing at said pixels of a quantum of brightness corresponding to the amount of radiation absorbed by the quantum of radiation absorption density.
  • the material alteration at the selected voxel includes removing at said voxel a quantum of radiation absorption density, and altering the brightness of the pixels comprises the adding at the level of said pixels a quantum of brightness corresponding to the amount of radiation absorbed by the quantum of radiation absorption density.
  • the selection of a voxel of the subset can integrate sets of values associated with voxels and external data.
  • External data may include prior knowledge on the object to be reconstructed, particularly from an anatomical database.
  • the two-dimensional images may be digital images composed of pixels whose brightness is proportional to the rate of absorption of radiation by the object, the same material density traversed corresponding to the same brightness in all the digital images.
  • the two-dimensional images may be substantially perpendicular to the radiation.
  • the voxel voxel reconstruction steps of a set of steps can be repeated until the brightness of the pixels of the two-dimensional images is as close to zero as possible.
  • the selection of a voxel of the subset may comprise the determination of the voxel for which the minimum of the brightness values associated with it is maximum and positive.
  • the selection of a voxel of the subset may also include the determination of the voxel for which the maximum of the brightness values associated with it is minimum and negative.
  • the selection of a subset of voxels may include:
  • the selection of a subset of voxels may also include: a random choice of one of the two-dimensional images,
  • the volume voxels can undergo at least one transformation reflected on the pixels of the two-dimensional images, the brightness of the pixels can reach negative values, so that the two-dimensional images manipulated correspond to the difference between the original two-dimensional images and the two-dimensional images. that one would obtain from projections of the three-dimensional image being reconstructed.
  • a transformation can consist of a random modification of the reconstructed three-dimensional image, a smoothing of the internal and external contours of the reconstructed three-dimensional image, an extension of certain fine elements, a removal of improbable elements or loose blocks of material. or as an addition of very probable elements.
  • Voxel voxel reconstruction sets of the three-dimensional image of the object of interest can be repeated several times in series. The resolution of the voxels can vary between successive iterations of sets of voxel reconstruction steps by voxel of the three-dimensional image of the object of interest.
  • Voxel reconstruction sets can be repeated several times in parallel.
  • the plurality of shots of the two-dimensional images may be spread over a small angle.
  • the vectors representing the respective directions of radiation emission of the two-dimensional images used may be substantially in the same plane.
  • the voxels of the volume can then be organized in layers parallel to the plane formed by the vectors representing the directions of emission of the radiation.
  • a set of voxel voxel reconstruction steps of the three-dimensional image of the object of interest can then be performed by a layer of voxels.
  • the method may further comprise a reconstruction of the fine elements of the object.
  • the reconstruction of the fine elements of the object can comprise: a detection of the contours of the fine elements on each of the two-dimensional images,
  • the method according to the invention may comprise a step of deleting objects other than the object of interest, contained on the two-dimensional images.
  • a device for reconstructing a three-dimensional image of an object of interest in a volume composed of voxels implementing the method according to the invention, and comprising means for emitting radiation, means for capturing in the form of three-dimensional images composed of pixels the radiation having passed through the object according to a plurality of shots, characterized in that it further comprises means for reconstructing said three-dimensional image by at least one iterative set of voxel reconstruction steps by voxel, said reconstruction means comprising for each step:
  • means for selecting a subset of voxels from the volume means for associating, for each voxel of the subset, a set of brightness values corresponding to the projection of said voxel on the manipulated two-dimensional images,
  • the device may include means for viewing the reconstructed three-dimensional image.
  • the means for capturing the radiation may be substantially perpendicular to the radiation.
  • the means for capturing the radiation can be distributed over a low angle of view.
  • the means for emitting radiation can be arranged in such a way that the vectors representing the respective directions radiation emission of the three-dimensional images used are substantially in the same plane.
  • the device may comprise means for deducing for each two-dimensional projection the orientation of the means for emitting radiation with respect to the means for sensing the radiation.
  • the device may comprise means making it possible to deduce, for each two-dimensional projection, the incidence of the means for emitting radiation with respect to the object of interest.
  • the device may include means for calibrating the two-dimensional projections and determining the brightness associated with a given through material density.
  • the device may comprise means for precisely positioning the means for emitting radiation at angles of incidence to the object of interest.
  • the device may comprise means for maintaining as far as possible the means for capturing the radiation during an acquisition of a two-dimensional projection.
  • FIG. 1 is a flowchart of one embodiment of the method according to the invention
  • FIG. 2 is a general view of a device implementing the method according to the invention
  • FIG. 3 is a flowchart of a mode of implementation of a set of voxel reconstruction steps by voxel, also called “incremental energy distribution algorithm”
  • FIGS. 4A to 4G illustrate a mode of implementation of the method according to the invention, in the particular case of the reconstruction of the three-dimensional image of a tooth, and where a layer-by-layer reconstruction is carried out
  • FIG. 5 is a flowchart of an implementation mode of the method according to the invention, comprising several serial reiterations of the incremental energy distribution algorithm, and
  • FIG. 6 is a flowchart of an implementation mode of the method according to the invention, comprising several algorithms of incremental distribution of the energy in parallel.
  • the first step of the method consists in acquiring 1 three-dimensional images of an object traversed by radiation, according to different shots, the images being composed of pixels whose brightness is proportional to the absorption rate of the radiation by the object.
  • these images are substantially perpendicular to the radiation, and the same material density traversed corresponds to the same brightness on all two-dimensional images.
  • These images can be processed, for example by an algorithm for deleting objects other than the object of interest, or an algorithm for separating the fine elements making it possible to separate the three-dimensional reconstruction of the fine elements and global elements of the object.
  • a volume consisting of voxels is created, then the incremental energy distribution algorithm 3 is used to reconstruct a three-dimensional image of the object in this volume.
  • the resulting image can undergo transformations to obtain a more realistic result, during the incremental energy distribution algorithm, or at the end of the reconstruction.
  • transformations are mostly done at the end of an incremental energy distribution algorithm. For example, a random modification of the reconstructed three-dimensional image, a smoothing of the internal and external contours of the reconstructed three-dimensional image, the extension of certain fine elements, the elimination of possible small improbable holes or blocks of material. detached, to the addition of very probable elements, to the suppression of very unlikely elements, or to any other modification based on a priori knowledge of the object to be reconstructed. Finally, it is possible to display the three-dimensional image obtained.
  • Figure 2 is a general view of a device implementing the method according to the invention.
  • This device comprises a source 6 of X-rays 7 which pass through an object 8 of interest, then are intercepted by a sensor 9 located behind the object. We thus acquire a two-dimensional projection of the object.
  • the source may for example be a source of X-rays parallel to each other, or a conical source of X-rays.
  • the sensor is composed of detection elements whose size determines the resolution of the two-dimensional projection obtained.
  • This sensor may consist of a film film, or preferably a digital sensor.
  • Digital radiology has many advantages: immediate display, no development, exposure time of the patient to reduced radiation, automatic backup and archiving, image processing, remote data transmission.
  • Projections are then transformed and sent, by means 11 of transmission, at the input of an electronic module 12 of reconstruction.
  • the transmission means may consist of a single computer cable for transmitting digital data.
  • the transmission means may comprise a scanner transforming a projection (a two-dimensional radio film) into a digital image, and a transmission cable.
  • the electronic reconstruction module 12 processes the data it receives and implements the method according to the invention, said method including the algorithm for incremental distribution of energy. He reconstructs from several two-dimensional images, composed of pixels, the three-dimensional image of the object of interest, in a volume 13 composed of voxels 14.
  • the reconstructed three-dimensional image can finally be viewed, for example on a computer screen.
  • the device may comprise an accessory 15 for determining the orientation of the sensor with respect to the source.
  • This totally or partially opaque accessory is coupled to the source and is projected onto the sensor.
  • a radiolucent film oriented perpendicularly to the direction of radiation emission of the source, on which is fixed a grid composed of horizontal and vertical son of a semi-radio-opaque material. The distance between two consecutive wires, vertical or horizontal, is always the same.
  • the spacing between the lines is calculated, for projections of horizontal and vertical son.
  • the angle between the two types of lines is also determined. From these data, the precise orientation of the sensor with respect to the X-ray direction can be determined by a simple mathematical calculation.
  • the device may also include an accessory 16 for determining the orientation of the object relative to the sensor.
  • This semi-radio-opaque accessory is attached to the object of interest, and its shape and dimensions are precisely known. For this, the position of this accessory on the object must be the same for all projections acquired from the object.
  • it comprises at least three separate elements, easily identifiable on a two-dimensional image. The coordinates of the projection of these three elements on a two-dimensional image make it possible to find the orientation of the accessory, integral with the object of interest and thus to calculate the angle of acquisition of the images with respect to each other. of this object with respect to the sensor / source axis.
  • the accessory 15 for determining the orientation of the sensor relative to the source makes it possible to straighten the images, so that these images are substantially perpendicular to the radiation.
  • the device may also include an accessory for determining the brightness associated with a given density of material traversed. For this purpose, the precise knowledge of the dimensions and density of one of the semi-radio-opaque accessories described above or of a standard accessory to be projected on at least one of the two-dimensional images is used. We can then remove the projection semi-radio-opaque accessories of each acquired image, and also adjust the brightness of all two-dimensional images so that the same light intensity corresponds to the same density crossed on each image.
  • the device may also include means for accurately positioning the source at angles of incidence to the object of interest, and means for maintaining as much as possible fixed the sensor during the acquisition of a two-dimensional projection.
  • FIG. 3 is a flowchart of an implementation mode of the incremental energy distribution algorithm.
  • a subset of voxels of the volume is selected.
  • the pixel of maximum brightness can be selected from among all the two-dimensional images, and the voxel line resulting from this pixel in the direction of propagation of the radiation can be selected as a subset of voxels.
  • the association 18 of a set of Z brightness values corresponding to the projection of said voxel on the Z two-dimensional images we then proceed to the association 18 of a set of Z brightness values corresponding to the projection of said voxel on the Z two-dimensional images.
  • the sets of values, combined with external data 19, allow the selection of the voxel V p or V m most likely to contain, at the corresponding position of the object under study, respectively more or less material than what is in it. has already been placed. So, if a voxel has some projections of very high brightness on the three-dimensional images, there is a very good chance that radiation absorbing material is at the corresponding position of the object under study.
  • a withdrawal at the level of the pixels corresponding to the projection on the two-dimensional images of the voxel V p , of a quantum of brightness corresponding to the quantity of radiation absorbed by the quantum of radiation absorption density previously added; the pixels of the two-dimensional images are thus updated, or in the case of a voxel V m : a removal of material at the level of the voxel V m from an amount of material equal to a quantum of radiation absorption density , and
  • step 22 the brightness of the pixels of the two-dimensional images is as close to zero as possible, that is, until the two-dimensional images are as "dark” as possible.
  • the transformations 4 are especially made once the two-dimensional images are as dark as possible. For example, a random modification of the reconstructed three-dimensional image, a smoothing of the internal and external contours of the reconstructed three-dimensional image, the extension of certain fine elements, the elimination of possible small improbable holes or blocks of material. detached, to the addition of very probable elements, to the suppression of very unlikely elements, or to any other modification based on a priori knowledge of the object to be reconstructed.
  • the volume voxel changes are reflected on the pixels of the two-dimensional images, so that the two-dimensional images manipulated correspond to the difference between the original two-dimensional images, and the two-dimensional images that would be obtained from the projections of the two-dimensional images. reconstructed object.
  • the brightness of some pixels decreases and can reach negative values. If this negative value is very important, there is a good chance that the voxels projecting on these pixels contain, at the corresponding position of the studied object, less material than what has already been placed there.
  • FIG. 4A illustrates the acquisition of three projections from three different points of view of a tooth 23. These projections are spread over a small angle, less than 180 °. Between each acquisition of a projection, the sensor is moved to change the point of view of the tooth. Upon acquisition of each projection of the tooth, the direction of emission of the parallel X-ray source 24 used is contained in the same plane, and is perpendicular to the plane of the digital sensor used for the three points of view. A same line 26 of successive detection elements of the digital sensor 25 is contained in the same plane for all projection acquisitions. This configuration allows reconstruction of the three-dimensional image of the object of interest layer by layer. The projections are transformed into digital images composed of pixels by the digital sensor.
  • Figure 4B shows a sectional view of the previous system, according to such a plan. It distinguishes the section 27 of three roots of the tooth, and the origin profiles 28A, 28B, 28C of brightness of the three lines of pixels of the digital images corresponding to the three projections.
  • each slice of the three-dimensional image to be reconstructed is decomposed into a set of voxels 29, as illustrated in FIGS. 4C to 4F.
  • the first step of this algorithm consists of the determination of a subset of voxels in which there is the voxel V p most likely to contain, at the corresponding position of the object studied, more than than what has already been placed there.
  • the heuristic chosen here is:
  • the voxel V p most likely to contain, at the corresponding position of the studied object, more material than that which has already been placed therein is selected.
  • the heuristic chosen here is as follows: the voxel V p of the previously determined column is determined, for which the minimum of intensity among the three projections is the largest.
  • each of the pixels corresponding to the projections 32A, 32B, 32C illustrated in FIG. 4D, of the voxel V p is removed, a quantum 33 of brightness corresponding to the amount of radiation absorbed by the quantum of radiation absorption density previously added. as shown in FIG. 4E.
  • the pixels of the digital images are thus updated, and modified light profiles 43A, 43B, 43C are obtained, as shown in FIG. 4E.
  • FIG. 4F illustrates the moment when, after several iterations, the several times modified projections 44A, 44B, 44C are as dark as possible, and therefore do not have enough brightness for material to be added in one of the voxels of the volume .
  • the slice of the three-dimensional image is completed.
  • the forms 34, 35, 36 are distinguished from the three roots.
  • the shape 37 of the layer of the reconstructed volume is close to the section 27 illustrated in FIG. 4B: there are three roots, one of which is larger lying in length under the other two.
  • the projections 38A, 38B, 38C of the reconstructed layer 37, illustrated in Figure 4G, are very close to the original projections 28A 7 28B, 28C of Figure 4B. This is done for each voxel layer of the reconstructed volume, to obtain a three-dimensional image of the tooth.
  • FIG. 5 is a flowchart of one embodiment of the method according to the invention comparable to the flowchart illustrated in FIG. 1, in that it comprises the same steps of acquisitions 1, of creating a volume 2, transformation 4, display 5, and incremental energy distribution algorithm 3, but this time including a possibility of repetition 39 in series of the incremental energy distribution algorithm.
  • the result of the reconstructed three-dimensional image is less good after an iteration of the distribution algorithm than before this iteration, it is possible to return to the state of reconstruction of the three-dimensional image before said iteration.
  • Serial reiteration of the incremental energy distribution algorithm is a preferred embodiment of the method according to the invention. This explains why in practice the transformations are performed especially at the end of an incremental energy distribution algorithm, before relaunching a new distribution algorithm. If the transformation consists of a random modification of the reconstructed three-dimensional image, this modification is actually a first step of a stochastic optimization, of the simulated annealing type.
  • FIG. 6 is a flow diagram of one embodiment of the method according to the invention. It is comparable to the flowchart described in FIG. 1, in that it comprises the same steps of acquisitions 1, creation of a volume 2, transformations 4 and display 5. However, it comprises several incremental distribution algorithms of energy 3 in parallel, made from the same two-dimensional images acquired. The results of two incremental energy distribution algorithms can vary for several reasons such as: the selection of a subset of voxels can be carried out in several different ways,
  • the possible transformations 4 applied to the volume being reconstructed are multiple.
  • the invention is not limited to the examples that have just been described and many adjustments can be made to these examples without departing from the scope of the invention.
  • many variations as to how to select a subset of voxels, to select the voxel to which we add or remove material.

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Abstract

On présente un procédé de reconstruction d'une image tridimensionnelle, composée de voxels, d'un objet d'intérêt, à partir de plusieurs images bidimensionnelles d'une pluralité de points de vue dudit objet d'intérêt. On reconstruit l'image tridimensionnelle voxel par voxel, en déterminant quel voxel du volume reconstruit est le plus susceptible de contenir, à la position correspondante de l'objet étudié, plus ou moins de matière que ce qui y en a déjà été placé. On met ensuite les images bidimensionnelles à jour, en fonction de la matière ajoutée dans le volume reconstruit. Le procédé selon l'invention peut être réitéré plusieurs fois en série ou en parallèle, à partir d'un faible nombre d'images bidimensionnelles répartie ou non sur un angle faible de prises de vue. Le procédé selon l'invention peut utiliser des connaissances à priori sur l'objet à reconstruire, issues par exemple d'une banque de données anatomiques. Utilisation notamment pour l'imagerie médicale, et plus particulièrement pour la radiologie dentaire.

Description

«Procédé et dispositif de reconstruction 3D d'un objet à partir de plusieurs images 2D»
Domaine technique La présente invention divulgue un procédé de reconstruction d'une image tridimensionnelle d'un objet à partir de plusieurs images bidimensionnelles de différents points de vue de l'objet. Les images bidimensionnelles sont obtenues par des techniques d'imagerie par rayonnement. Une telle reconstruction permet d'avoir accès à la structure interne d'un volume, et trouve de nombreuses applications. Elle vise également un dispositif mettant en œuvre ce procédé.
Une illustration d'application est l'imagerie médicale, pour la reconstruction de la structure interne d'un patient, comme la radiologie dentaire, la mammographie, ou l'angiographie. Dans le cas particulier de l'odontologie, la radiologie dentaire est l'élément de diagnostic le plus important lors de la prise de décision d'une intervention. Les autres tests à la disposition du praticien reposent en effet beaucoup sur l'analyse subjective des sensations du patient, notamment sa gêne et sa douleur. La radiologie dentaire permet de visualiser l'anatomie interne des dents ainsi que de l'os de son patient, et est donc une étape obligatoire de tout traitement des caries, de la pulpe, des canaux ou encore des pathologies osseuses.
Etat de Ia technique antérieure La radiologie aux rayons X connaît cependant une limite. Une radio consistant en une projection de structures tridimensionnelles sur un plan bidimensionnel, il en résulte un écrasement et une superposition des structures anatomiques au travers d'un rendu en niveau de gris. Il peut alors parfois être difficile d'interpréter une radio, ce qui peut rendre possible l'erreur de diagnostic. Citons par exemple le cas d'une dent dont les deux racines sont superposées sur la radio : l'existence d'une deuxième racine invisible sur la radio complexifie grandement l'extraction de la dent.
Une solution possible pour le praticien consiste à réaliser plusieurs clichés selon plusieurs points de vue, et d'essayer d'effectuer une reconstruction mentale en trois dimensions de la dent d'intérêt. Cette reconstruction se base sur des informations souvent insuffisantes/ plus ou moins enrichies par les connaissances théoriques et l'expérience du praticien. De plus, ce travail de reconstruction tridimensionnelle est difficile voire impossible pour un cerveau humain. Une autre solution consiste à utiliser un procédé, assisté par ordinateur, de reconstruction d'une image tridimensionnelle d'un objet d'intérêt, à partir de plusieurs images en deux dimensions de l'objet d'intérêt selon différents points de vue. De tels procédés ont déjà été développés, et ils se distinguent en deux classes : - les procédés de reconstruction algébrique, basés sur des résolutions de systèmes d'équations complexes. L'ART (« Algebraic reconstruction technique ») a été initialement décrite par R. Gordon, R. Bender et G. T. Herman dans l'article intitulé « Algebraic Reconstruction Technique (ART) for three-dimensional électron microscopy and X-ray photography », 1 Theor. Biol., volume 29, pages 471 à 481 en 1970. Le brevet n°US5253171A intitulé « Parailel processing method and apparatus based on the algebra reconstruction technique for reconstructing a three-dimensional computerized tomography (CT) image from cône beam projection data » divulgue un tel procédé de reconstruction d'une image tridimensionnelle, basé sur une technique ART,
- les procédés de reconstruction statistique, basés sur des techniques tel que l'estimation bayesienne. Le brevet n°WO04019782Al intitulé
« Method and arrangement for médical X-Ray imaging and reconstruction from sparse » divulgue un tel procédé de reconstruction tridimensionnelle, basé sur la formule de Bayes. Lors de ces procédés, on peut typiquement découper l'image tridimensionnelle à reconstruire en éléments de volume appelés voxels. Les voxels sont les équivalents tridimensionnels des pixels d'une image bidimensionnelle. Ils peuvent être de taille et de forme variées.
De plus, de nombreux appareils d'imagerie médicale par rayons X nécessitent, pour réaliser une reconstruction 3D d'un patient, de faire l'acquisition d'un grand nombre de radiographies étalées tout autour du patient, voir de faire un scanner complet de 360° autour du patient. Un tel dispositif est décrit dans le brevet n°EP1295560A2, intitulé « Helical scanning CT-apparatus with multi-row detector array ».
Le but de la présente invention est une reconstruction de l'image tridimensionnelle d'un objet d'intérêt, à partir de plusieurs images bidimensionnelles de l'objet selon différents points de vue :
- utilisant un algorithme plus rapide que les procédés uniquement basés sur des formalismes mathématiques complexes,
- pouvant fonctionner à partir d'un faible nombre de points de vue de l'objet d'intérêt,
- pouvant fonctionner à partir de différents points de vue réalisés sur un angle total relativement restreint.
Exposé de l'invention Cet objectif est atteint avec un procédé de reconstruction d'une image tridimensionnelle d'un objet d'intérêt dans un volume composé de voxels, à partir d'au moins deux images bidimensionnelles d'origine composées de pixels d'un objet traversé par un rayonnement selon une pluralité de prises de vue, caractérisé en ce que la reconstruction s'effectue par au moins un ensemble itératif de pas de reconstruction voxel par voxel, un pas comprenant :
- une sélection d'un sous-ensemble de voxels du volume,
- une association, pour chaque voxel du sous ensemble, d'un ensemble de valeurs de luminosité correspondant à la projection dudit voxel sur les images bidimensionnelles manipulées, '
- une sélection d'un voxel dudit sous ensemble, le plus susceptible de contenir, à la position correspondante de l'objet étudié, une quantité de matière différente de ce qui y a déjà été placé,
- une altération de matière au niveau dudit voxel sélectionné, et - une altération de la luminosité des pixels correspondant à la projection du voxel sélectionné sur les images bidimensionnelles manipulées, ladite altération de luminosité correspondant à ladite altération de matière, de sorte que les images bidimensionnelles manipulées correspondent à la différence entre les images bidimensionnelles d'origine, et les images bidimensionnelles que l'on obtiendrait à partir des projections de l'image tridimensionnelle en cours de reconstruction.
Un ensemble de tels pas de reconstruction voxel par voxel de l'image tridimensionnelle de l'objet d'intérêt est appelé « algorithme de répartition incrémentale de l'énergie ».
Dans un mode de mise en oeuvre, l'altération de matière au niveau du voxel sélectionné comprend l'ajout au niveau dudit voxel d'un quantum de densité d'absorption de rayonnement, et l'altération de la luminosité des pixels comprend le retrait au niveau desdits pixels d'un quantum de luminosité correspondant à la quantité de rayonnement absorbée par le quantum de densité d'absorption de rayonnement.
Dans un autre mode de mise en œuvre, l'altération de matière au niveau du voxel sélectionné comprend le retrait au niveau dudit voxel d'un quantum de densité d'absorption de rayonnement, et l'altération de la luminosité des pixels comprend l'ajout au niveau desdits pixels d'un quantum de luminosité correspondant à la quantité de rayonnement absorbée par le quantum de densité d'absorption de rayonnement.
La sélection d'un voxel du sous ensemble peut intégrer les ensembles de valeurs associées aux voxels et des données externes. Les données externes peuvent comprendre des connaissances a priori sur l'objet à reconstruire, notamment issues d'une banque de données anatomiques. Les images bidimensionnelles peuvent être des images numériques composées de pixels dont la luminosité est proportionnelle au taux d'absorption du rayonnement par l'objet, la même densité de matière traversée correspondant à la même luminosité sur toutes les images numériques. Les images bidimensionnelles peuvent être sensiblement perpendiculaires au rayonnement.
Les pas de reconstruction voxel par voxel d'un ensemble de pas peuvent être réitérés jusqu'à ce que la luminosité des pixels des images bidimensionnelles soit aussi proche de zéro que possible. La sélection d'un voxel du sous ensemble peut comprendre la détermination du voxel pour lequel le minimum parmi les valeurs de luminosité qui lui sont associées est maximum et positif.
La sélection d'un voxel du sous ensemble peut aussi comprendre la détermination du voxel pour lequel le maximum parmi les valeurs de luminosité qui lui sont associées est minimum et négatif.
La sélection d'un sous ensemble de voxels peut comprendre :
- un choix aléatoire d'une des images bidimensionnelles,
- une sélection du pixel de l'image bidimensionnelle précédemment choisie pour lequel la luminosité est maximale et positive, et une création d'un sous ensemble de voxels comprenant la ligne de voxels se projetant selon la direction du rayonnement sur le pixel précédemment sélectionné. La sélection d'un sous ensemble de voxels peut aussi comprendre : un choix aléatoire d'une des images bidimensionnelles,
- une sélection du pixel de l'image bidimensionnelle précédemment choisie pour lequel la luminosité est minimale et négative, et - une création d'un sous ensemble de voxels comprenant la ligne de voxels se projetant selon la direction du rayonnement sur le pixel précédemment sélectionné.
Les voxels du volume peuvent subir au moins une transformation répercutée sur les pixels des images bidimensionnelles, la luminosité des pixels pouvant atteindre des valeurs négatives, de sorte que les images bidimensionnelles manipulées correspondent à la différence entre les images bidimensionnelles d'origine et les images bidimensionnelles que l'on obtiendrait à partir des projections de l'image tridimensionnelle en cours de reconstruction. Une transformation peut consister en une modification aléatoire de l'image tridimensionnelle reconstruite, en un lissage des contours internes et externes de l'image tridimensionnelle reconstruite, en un prolongement de certains éléments fins, en une suppression d'éléments improbables ou blocs de matière détachés, ou encore en un ajout d'éléments très probables. On peut réitérer plusieurs fois en série des ensembles de pas de reconstruction voxel par voxel de l'image tridimensionnelle de l'objet d'intérêt. La résolution des voxels peut varier entre des itérations successives d'ensembles de pas de reconstruction voxel par voxel de l'image tridimensionnelle de l'objet d'intérêt.
On peut réitérer plusieurs fois en parallèle des ensembles de pas de reconstruction voxel par voxel.
La pluralité des prises de vue des images bidimensionnelles peut être répartie sur un angle faible, Les vecteurs représentant les directions respectives d'émission de rayonnement des images bidimensionnelles utilisées peuvent être sensiblement dans un même plan. Les voxels du volume peuvent alors être organisés en couches parallèles au plan formé par les vecteurs représentant les directions d'émission du rayonnement. Un ensemble de pas de reconstruction voxel par voxel de l'image tridimensionnelle de l'objet d'intérêt peut alors être effectué par couche de voxels.
Le procédé peut comprendre en outre une reconstruction des éléments fins de l'objet. La reconstruction des éléments fins de l'objet peut comprendre : - une détection des contours des éléments fins sur chacune des images bidimensionnelles,
- une génération de radios simulées représentant les éléments fins seuls,
- une application d'un ensemble itératif de pas de reconstruction voxel par voxel sur lesdites radios simulées,
- une intégration des éléments fins reconstruits au reste de la reconstruction.
Le procédé selon l'invention peut comprendre une étape de suppression d'objets autres que l'objet d'intérêt, contenus sur les images bidimensionnelles.
Selon un autre aspect de l'invention, il est proposé un dispositif de reconstruction d'une image tridimensionnelle d'un objet d'intérêt dans un volume composé de voxels mettant en œuvre le procédé selon l'invention, et comprenant des moyens pour émettre un rayonnement, des moyens pour capter sous la forme d'images tridimensionnelles composées de pixels le rayonnement ayant traversé l'objet selon une pluralité de prises de vues, caractérisé en ce qu'il comprend en outre des moyens pour reconstruire ladite image tridimensionnelle par au moins un ensemble itératif de pas de reconstruction voxel par voxel, lesdits moyens de reconstruction comprenant pour chaque pas :
- des moyens pour sélectionner un sous-ensemble de voxels du volume, - des moyens pour associer, pour chaque voxel du sous ensemble, un ensemble de valeurs de luminosité correspondant à la projection dudit voxel sur les images bidimensionnelles manipulées,
- des moyens pour sélectionner un voxel dudit sous ensemble, le plus susceptible de contenir, à la position correspondante de l'objet étudié, une quantité de matière différente de ce qui y a déjà été placé,
- des moyens pour altérer la matière au niveau du voxel sélectionné, et
- des moyens pour altérer la luminosité des pixels correspondant à la projection du voxel sélectionné sur les images bidimensionnelles manipulées, ladite altération de luminosité correspondant à ladite altération de matière, de sorte que les images bidimensionnelles manipulées correspondent à la différence entre les images bidimensionnelles d'origine, et les images bidimensionnelles que l'on obtiendrait à partir des projections de l'image tridimensionnelle en cours de reconstruction.
Le dispositif peut comprendre des moyens pour visualiser l'image tridimensionnelle reconstruite.
Les moyens pour capter le rayonnement peuvent être sensiblement perpendiculaires au rayonnement.
Les moyens pour capter le rayonnement peuvent être répartis sur un angle faible de prises de vue.
Les moyens pour émettre un rayonnement peuvent être agencés de telle sorte que les vecteurs représentant les directions respectives d'émission de rayonnement des images tridimensionnelles utilisées sont sensiblement dans un même plan.
Le dispositif peut comprendre des moyens pour déduire pour chaque projection bidimensionnelle l'orientation des moyens pour émettre un rayonnement par rapport aux moyens pour capter le rayonnement.
Le dispositif peut comprendre des moyens permettant de déduire, pour chaque projection bidimensionnelle, l'incidence des moyens pour émettre un rayonnement par rapport à l'objet d'intérêt.
Le dispositif peut comprendre des moyens pour étalonner les projections bidimensionnelles et déterminer la luminosité associée à une densité de matière traversée donnée.
Le dispositif peut comprendre des moyens pour positionner précisément les moyens pour émettre du rayonnement selon des angles d'incidence à l'objet d'intérêt. Le dispositif peut comprendre des moyens pour maintenir autant que possible figés les moyens pour capter le rayonnement lors d'une acquisition d'une projection bidimensionnelle.
Description des figures et mode de réalisation D'autres avantages et caractéristiques de l'invention apparaîtront à l'examen de la description détaillée de modes de mise en oeuvre nullement limitatifs, et des dessins annexés suivants :
- la figure 1 est un organigramme d'un mode de mise en œuvre du procédé selon l'invention, - la figure 2 est une vue générale d'un dispositif mettant en oeuvre le procédé selon l'invention,
- la figure 3 est un organigramme d'un mode de mise en œuvre d'un ensemble de pas de reconstruction voxel par voxel, aussi appelé « algorithme de répartition incrémentale de l'énergie », - les figures 4A à 4G illustrent un mode de mise en œuvre du procédé selon l'invention, dans le cas particulier de la reconstruction de l'image tridimensionnelle d'une dent, et où l'on procède à une reconstruction couche par couche, - la figure 5 est un organigramme d'un mode de mise en œuvre du procédé selon l'invention, comprenant plusieurs réitérations en série de l'algorithme de répartition incrémentale de l'énergie, et
- la figure 6 est un organigramme d'un mode de mise en œuvre du procédé selon l'invention, comprenant plusieurs algorithmes de répartition incrémentale de l'énergie en parallèle.
On va tout d'abord décrire, en référence à la figure 1, un mode de mise en œuvre du procédé selon l'invention. La première étape du procédé consiste en l'acquisition 1 d'images tridimensionnelles d'un objet traversé par du rayonnement, selon des prises de vue différentes, les images étant composées de pixels dont la luminosité est proportionnelle au taux d'absorption du rayonnement par l'objet. Dans un mode préférentiel, ces images sont sensiblement perpendiculaires au rayonnement, et la même densité de matière traversée correspond à la même luminosité sur toutes les images bidimensionnelles. Ces images peuvent être traitées, par exemple par un algorithme de suppression des objets autres que l'objet d'intérêt, ou un algorithme de séparation des éléments fins permettant de séparer la reconstruction tridimensionnelle des éléments fins et des éléments globaux de l'objet.
On procède de plus à la création 2 d'un volume composé de voxels, puis on utilise l'algorithme 3 de répartition incrémentale de l'énergie pour reconstruire une image tridimensionnelle de l'objet dans ce volume.
L'image obtenue peut subir des transformations 4 pour obtenir un résultat plus réaliste, au cours de l'algorithme 3 de répartition incrémentale de l'énergie, ou à la fin de la reconstruction. En pratique, les transformations ne sont surtout faites qu'à la fin d'un algorithme de répartition incrémentale de l'énergie. On procède par exemple à une modification aléatoire de l'image tridimensionnelle reconstruite, à un lissage des contours internes et externes de l'image tridimensionnelle reconstruite, au prolongement de certains éléments fins, à la suppression d'éventuels petits trous improbables ou blocs de matière détachés, à l'ajout d'éléments très probables, à la suppression d'éléments très peu probables, ou encore à tout autre modification basée sur une connaissance à priori de l'objet à reconstruire. On peut finalement procéder à l'affichage 5 de l'image tridimensionnelle obtenue.
La figure 2 est une vue générale d'un dispositif mettant en oeuvre le procédé selon l'invention.
Ce dispositif comprend une source 6 de rayons X 7 qui traversent un objet 8 d'intérêt, puis sont interceptés par un capteur 9 situé derrière l'objet. On acquiert ainsi une projection bidimensionnelle de l'objet.
La source peut par exemple être une source de rayons X parallèles entre eux, ou une source conique de rayons X.
Le capteur est composé d'éléments 10 de détection dont la taille détermine la résolution de la projection bidimensionnelle obtenue. Ce capteur peut consister en un film argentique, ou de manière préférentielle en un capteur numérique. La radiologie numérique possède en effet de nombreux intérêts : affichage immédiat, absence de développement, temps d'exposition du patient au rayonnement réduit, sauvegarde et archivage automatique, traitement de l'image, télétransmission de données.
On peut acquérir ainsi plusieurs projections de plusieurs points de vue de l'objet, soit en multipliant les sources et les capteurs autour de l'objet d'intérêt, soit en positionnant Ia même source et le même capteur dans différentes positions autour de l'objet et en réalisant plusieurs clichés espacés dans le temps.
Les projections sont ensuite transformées et envoyées, grâce à des moyens 11 de transmission, en entrée d'un module 12 électronique de reconstruction.
Dans le cas où le capteur 9 consiste en un capteur numérique, les moyens de transmission peuvent consister en un simple câble informatique de transmission de données numériques. Dans le cas où le capteur consiste en un film photographique, les moyens de transmission peuvent comprendre un scanner transformant une projection (un film radio bidimensionnel) en une image numérique, et un câble de transmission de
• l'image numérique.
Le module 12 électronique de reconstruction traite les données qu'il reçoit et met en oeuvre le procédé selon l'invention, ledit procédé incluant l'algorithme de répartition incrémentale de l'énergie. Il reconstruit ainsi à partir de plusieurs images bidimensionnelies, composées de pixels, l'image tridimensionnelle de l'objet d'intérêt, dans un volume 13 composé de voxels 14.
L'image tridimensionnelle reconstruite peut finalement être visualisée, par exemple sur un écran d'ordinateur.
Le dispositif peut comprendre un accessoire 15 de détermination de l'orientation du capteur par rapport à la source. Cet accessoire totalement ou partiellement opaque, est couplé à la source et est projeté sur le capteur. On peut imaginer par exemple un film radio-transparent, orienté perpendiculairement à la direction d'émission de rayonnement de la source, sur lequel on fixe une grille composée de fils horizontaux et verticaux d'une matière semi-radio-opaque. La distance entre deux fils consécutifs, verticaux ou horizontaux, est toujours la même. Lors de la détection de la projection de la grille sur l'image, l'espacement entre les lignes est calculé, pour les projections des fils horizontaux et verticaux. L'angle entre les deux types de lignes est également déterminé. A partir de ces données, l'orientation précise du capteur par rapport à la direction des rayons X peut être déterminé par un simple calcul mathématique.
Le dispositif peut aussi comprendre un accessoire 16 de détermination de l'orientation de l'objet par rapport au capteur. Cet accessoire semi-radio-opaque est fixé sur l'objet d'intérêt, et on connaît précisément sa forme et ses dimensions. Pour cela, la position de cet accessoire sur l'objet doit être la même pour toutes les projections acquises de l'objet. De manière à simplifier la détermination de l'orientation de l'accessoire, celui-ci comporte au moins trois éléments séparés, facilement identifiables sur une image bidimensionnelle. Les coordonnées de la projection de ces trois éléments sur une image bidimensionnelle permettent de retrouver l'orientation de l'accessoire, solidaire de l'objet d'intérêt et donc de calculer l'angle d'acquisition des images les unes par rapport aux autres de cet objet par rapport à l'axe capteur/source.
L'accessoire 15 de détermination de l'orientation du capteur par rapport à la source permet de redresser les images, de sorte que ces images soient sensiblement perpendiculaires au rayonnement. Le dispositif peut aussi comprendre un accessoire de détermination de la luminosité associée à une densité de matière traversée donnée. On utilise pour cela la connaissance précise des dimensions et de la densité d'un des accessoires semi-radio-opaques, décrits ci-dessus, ou d'un accessoire étalon devant se projeter sur au moins une des images bidimensionnelles. On peut alors retirer la projection des accessoires semi- radio-opaques de chaque image acquise, et également ajuster la luminosité de toutes les images bidimensionnelles de telle sorte que la même intensité lumineuse corresponde à la même densité traversée sur chaque image. Le dispositif peut aussi comprendre des moyens pour positionner précisément la source selon des angles d'incidence à l'objet d'intérêt, et des moyens pour maintenir autant que possible figé le capteur lors de l'acquisition d'une projection bidimensionnelle.
La figure 3 est un organigramme d'un mode de mise en œuvre de l'algorithme de répartition incrémentale de l'énergie.
Après l'acquisition 1 de Z images bidimensionnelles et la création 2 du volume de reconstruction de l'image tridimensionnelle, on répète plusieurs fois les étapes suivantes. On procède tout d'abord à une sélection 17 d'un sous-ensemble de voxels du volume. On peut par exemple sélectionner parmi toutes les images bidimensïonnelles le pixel de luminosité maximum, puis sélectionner comme sous ensemble de voxels la ligne de voxels issue de ce pixel selon la direction de propagation du rayonnement. Pour chacun des voxels du sous ensemble de voxels, on procède ensuite à l'association 18 d'un ensemble de Z valeurs de luminosité correspondant à la projection dudit voxel sur les Z images bidimensionnelles.
On va alors procéder à la reconstruction du volume en ajoutant petit à petit de Ia matière voxel par voxel, puis en mettant à jours petit à petit les images bidimensionnelles.
Les ensembles de valeurs, combinés à des données externes 19, permettent la sélection 20 du voxel Vp ou Vm le plus susceptible de contenir, à Ia position correspondante de l'objet étudié, respectivement plus ou moins de matière que ce qui y en a déjà été placé. Ainsi, si un voxel possède des projections de très grande luminosité sur les images tridimensionnelles, il y a une très forte chance pour que de la matière absorbant le rayonnement se trouve à la position correspondante de l'objet étudié. De nombreuses données externes peuvent guider la sélection de ce voxel Vp ou Vm; par exemple, des conditions de continuité sur le volume en cours de reconstruction, comme la présence de matière proche, ou bien des connaissances à priori sur l'objet d'intérêt comme la présence de matière à la position correspondante de l'objet étudié, ou la forme générale de l'objet, d'après un modèle 3D issu d'une base de connaissances. Après la sélection du voxel Vp ou Vm, on procède aux modifications 21 nécessaires à la reconstruction du volume, soit, dans le cas d'un voxel Vp :
- un ajout de matière au niveau du voxel Vp d'une quantité de matière égale à un quantum de densité d'absorption de rayonnement, et
- un retrait, au niveau des pixels correspondant à la projection sur les images bidimensionnelles du voxel Vp, d'un quantum de luminosité correspondant à la quantité de rayonnement absorbée par le quantum de densité d'absorption de rayonnement précédemment ajouté ; les pixels des images bidimensionnelles sont ainsi mis à jour, ou dans le cas d'un voxel Vm : - un retrait de matière au niveau du voxel Vm d'une quantité de matière égale à un quantum de densité d'absorption de rayonnement, et
- un ajout, au niveau des pixels correspondant à la projection sur les images bidimensionnelles du voxel Vm, d'un quantum de luminosité correspondant à la quantité de rayonnement absorbée par le quantum de densité d'absorption de rayonnement précédemment enlevé.
Toutes ces étapes sont répétées jusqu'à l'étape 22 où la luminosité des pixels des images bidimensionnelles est aussi proche de zéro que possible, autrement dit jusqu'à ce que les images bidimensionnelles soient aussi « sombres » que possible. Concrètement, on peut fixer comme limite la sélection du voxel après laquelle la quantité de matière à ajouter ou retirer est inférieure à un certain seuil (en pratique proche de 5% de la luminosité de départ). II suffit en effet que la projection d'un voxel ait une luminosité égale à zéro sur une seule des images bidimensionnelles pour qu'il n'y ait pas de matière à ajouter, alors que les autres images ne sont pas parfaitement noires. On peut donc avoir une image qui n'est pas parfaitement noire, mais pour laquelle l'algorithme ne trouve plus d'endroit où ajouter ou retirer de la matière.
Avant de recommencer un cycle de ces étapes au sein de l'algorithme de répartition, ou avant l'affichage 5 du résultat de l'image tridimensionnelle reconstruite de l'objet d'intérêt, on peut procéder à d'éventuelles transformations 4 sur le volume en cours de reconstruction, pour obtenir un résultat plus réaliste. En pratique, les transformations 4 ne sont surtout faites qu'une fois que les images bidimensionnelles sont aussi sombres que possible. On procède par exemple à une modification aléatoire de l'image tridimensionnelle reconstruite, à un lissage des contours internes et externes de l'image tridimensionnelle reconstruite, au prolongement de certains éléments fins, à la suppression d'éventuels petits trous improbables ou blocs de matière détachés, à l'ajout d'éléments très probables, à la suppression d'éléments très peu probables, ou encore à tout autre modification basée sur une connaissance à priori de l'objet à reconstruire. Les modifications des voxels du volume sont répercutées sur les pixels des images bidimensionnelles, de sorte que les images bidimensionnelles manipulées correspondent à la différence entre les images bidimensionnelles d'origine, et les images bidimensionnelles que l'on obtiendrait à partir des projections de l'objet reconstruit. Dans le cas d'un ajout important de matière dans des voxels, la luminosité de certains pixels décroît et peut atteindre des valeurs négatives. Si cette valeur négative est très importante, il y a une forte chance pour que les voxels se projetant sur ces pixels contiennent, à la position correspondante de l'objet étudié, moins de matière que ce qui y en a déjà été placé.
On va maintenant décrire, en référence aux figure 4A à 4G, un exemple de mise en œuvre du procédé selon l'invention, dans le cas particulier de la reconstruction par couche de l'image tridimensionnelle d'une dent. La figure 4A illustre l'acquisition de trois projections de trois points de vue différents d'une dent 23. Ces projections sont réparties sur un angle faible, inférieur à 180°. Entre chaque acquisition d'une projection, on déplace le capteur pour changer de point de vue de la dent. Lors de l'acquisition de chaque projection de la dent, la direction d'émission de la source 24 de rayons X parallèles utilisée est contenue dans un même plan, et est perpendiculaire au plan du capteur 25 numérique utilisé pour les trois points de vue. Une même ligne 26 d'éléments de détection successifs du capteur numérique 25 est donc contenue dans un même plan pour toutes les acquisitions de projection. Cette configuration permet une reconstruction de l'image tridimensionnelle de l'objet d'intérêt couche par couche. Les projections sont transformées en images numériques composées de pixels par le capteur numérique.
La figure 4B illustre une coupe vue de dessus du système précédent, selon un tel plan. On y distingue la coupe 27 de trois racines de la dent, et les profils d'origine 28A, 28B, 28C de luminosité des trois lignes de pixels des images numériques correspondant aux trois projections.
Pour reconstruire à partir des trois images numériques l'image tridimensionnelle de la dent, on décompose chaque tranche de l'image tridimensionnelle à reconstruire en un ensemble de voxels 29, tel que l'illustrent les figures 4C à 4F.
Débute ensuite l'algorithme de répartition incrémentale de l'énergie, ici réalisé couche par couche. La première étape de cet algorithme, illustré sur la figure 4C, consiste en la détermination d'un sous ensemble de voxels dans lequel se trouve le voxel Vp le plus susceptible de contenir, à la position correspondante de l'objet étudié, plus de matière que ce qui y en a déjà été placé. L'heuristique choisie ici est la suivante :
- un choix au hasard d'une des trois images numériques, et donc d'un des profils de luminosité en cours d'utilisation 42A, 42B, 42C illustrés sur les figures 4C et 4D,
- une sélection du pixel de l'image choisie, de luminosité maximale,
- une énumération des voxels de Ia colonne 30 de la tranche du volume 3D qui se projettent en ce pixel, On sélectionne ensuite, à l'intérieur de ce sous ensemble, le voxel Vp le plus susceptible de contenir, à la position correspondante de l'objet étudié, plus de matière que ce qui y en a déjà été placé. L'heuristique choisie ici est la suivante : on détermine le voxel Vp de la colonne précédemment déterminée, pour lequel le minimum d'intensité parmi les trois projections est le plus grand.
Un fois le voxel Vp déterminé, on ajoute à sa position 31, illustrée sur la figure 4D, un quantum de densité d'absorption de rayonnement.
On enlève ensuite de chacun des pixels correspondant aux projections 32A, 32B, 32C illustrées sur la figure 4D, du voxel Vp, un quantum 33 de luminosité correspondant à la quantité de rayonnement absorbée par le quantum de densité d'absorption de rayonnement précédemment ajouté, comme illustré sur la figure 4E. Les pixels des images numériques sont ainsi mis à jour, et on obtient des profils de luminosités modifiés 43A, 43B, 43C illustrés sur la figure 4E.
Tant que les projections ne sont pas aussi sombres que possible, on effectue une nouvelle itération de l'algorithme de répartition de l'énergie.
Dans le cas particulier de cet exemple illustré sur les figures 4A à 4G, on ne procède à aucune transformation sur le volume en cours de reconstruction. De ce fait, les luminosités de tous les pixels restent positives et on ne travaille que sur des voxels Vp/ et jamais sur des voxels Vm.
La figure 4F illustre le moment où, après plusieurs itérations, les projections plusieurs fois modifiées 44A, 44B, 44C sont aussi sombres que possibles, et n'ont donc plus assez de luminosité pour que de la matière soit rajoutée dans un des voxels du volume. La tranche de l'image tridimensionnelle est achevée. On y distingue les formes 34, 35, 36 des trois racines.
Comme illustré sur la figure 4G, la forme 37 de la couche du volume reconstruit est proche de la coupe 27 illustrée sur la figure 4B : on y reconnaît trois racines, dont une plus grosse située en longueur sous les deux autres. Les projections 38A, 38B, 38C de la couche reconstruite 37, illustrées sur la figure 4G, sont très proches des projections originales 28A7 28B, 28C de la figure 4B. On procède ainsi pour chaque couche de voxels du volume reconstruit, pour obtenir une image tridimensionnelle de la dent.
La figure 5 est un organigramme d'un mode de mise en œuvre du procédé selon l'invention comparable à l'organigramme illustré sur la figure 1, en ce qu'il comporte les mêmes étapes d'acquisitions 1, de création d'un volume 2, de transformation 4, d'affichage 5, et d'algorithme de répartition incrémentale de l'énergie 3, mais comprenant cette fois ci une possibilité de réitération 39 en série de l'algorithme de répartition incrémentale de l'énergie.
Si le résultat de l'image tridimensionnelle reconstruite est moins bon après une itération de l'algorithme de répartition que avant cette itération, on peut revenir à l'état de reconstruction de l'image tridimensionnelle avant ladite itération. Dans le cas où l'on désire effectuer une nouvelle réitération de l'algorithme, on peut modifier à l'étape 40 la résolution des voxels, ou appliquer des transformations 4 au volume reconstruit ceci afin de le rendre plus réaliste, comme décrit dans la description de la figure 1, ou faire ces deux choses à la fois. La réitération en série de l'algorithme de répartition incrémentale de l'énergie est un mode de réalisation préférentiel du procédé selon l'invention. Ceci explique pourquoi en pratique les transformations sont réalisées surtout à la fin d'un algorithme de répartition incrémentale de l'énergie, avant de relancer un nouvel algorithme de répartition. Si la transformation consiste en une modification aléatoire de l'image tridimensionnelle reconstruite, cette modification est en réalité une première étape d'une optimisation stochastique, du type recuit simulé.
On peut ainsi réitérer autant de fois que l'on le veut l'algorithme de répartition incrémentale de l'énergie en améliorant à chaque fois Ie résultat obtenu.
La figure 6 est un organigramme d'un mode de mise en œuvre du procédé selon l'invention. II est comparable à l'organigramme décrit sur la figure 1, en ce qu'il comporte les mêmes étapes d'acquisitions 1, de création d'un volume 2, de transformations 4 et d'affichage 5. Cependant, il comporte plusieurs algorithmes de répartition incrémentale de l'énergie 3 en parallèle, réalisés à partir des mêmes images bidimensionnelles acquises. Les résultats de deux algorithmes de répartition incrémentale de l'énergie peuvent varier pour plusieurs raisons comme : - la sélection 17 d'un sous ensemble de voxels peut être réalisée de plusieurs manières différentes,
- la sélection 20 du voxel le plus susceptible de contenir, à la position correspondante de l'objet étudié, plus ou moins de matière que ce qui en a déjà été placé, peut être réalisée de plusieurs manières différentes,
- les transformations 4 possibles appliquées au volume en cours de reconstruction sont multiples.
Le fait de multiplier en parallèle plusieurs algorithmes de répartition incrémentale de l'énergie, succédés par une sélection 41 du résultat le plus réaliste ou minimisant le plus Ia luminosité des images bidimensionnelles, permet d'écarter certaines solutions de l'algorithme et d'en favoriser d'autres, dans un faible laps de temps.
Bien sûr, l'invention n'est pas limitée aux exemples qui viennent d'être décrits et de nombreux aménagements peuvent être apportés à ces exemples sans sortir du cadre de l'invention. En particulier, on peut imaginer de nombreuses variations quand à la manière de sélectionner un sous ensemble de voxels, de sélectionner le voxel auquel on rajoute ou enlève de la matière. On peut imaginer d'autres manières de paralléliser l'algorithme de répartition. On peut aussi par exemple imaginer de combiner des algorithmes de répartition incrémentale de l'énergie à la fois en série et en parallèle.

Claims

REVENDICATIONS
1. Procédé de reconstruction d'une image tridimensionnelle d'un objet (8) d'intérêt dans un volume (13) composé de voxels (14), à partir d'au moins deux images bidimensionnelles d'origine composées de pixels d'un objet traversé par un rayonnement selon une pluralité de prises de vue, caractérisé en ce que la reconstruction s'effectue par au moins un ensemble (3) itératif de pas de reconstruction voxel par voxel, un pas comprenant : - une sélection (17) d'un sous-ensemble de voxels du volume,
- une association (18), pour chaque voxel du sous ensemble, d'un ensemble de valeurs de luminosité correspondant à la projection dudit voxel sur les images bidimensionnelles manipulées,
- une sélection (20) d'un voxel dudit sous ensemble, le plus susceptible de contenir, à la position correspondante de l'objet étudié, une quantité de matière différente de ce qui y a déjà été placé,
- une altération de matière au niveau dudît voxel sélectionné, et
- une altération de la luminosité des pixels correspondant à la projection du voxel sélectionné sur les images bidimensionnelles manipulées, ladite altération de luminosité correspondant à ladite altération de matière, de sorte que les images bidimensionnelles manipulées correspondent à la différence entre les images bidimensionnelles d'origine, et les images bidimensionnelles que l'on obtiendrait à partir des projections de l'image tridimensionnelle en cours de reconstruction.
2. Procédé selon la revendication I7 caractérisé en ce que l'altération de matière au niveau du voxel sélectionné comprend l'ajout au niveau dudit voxel d'un quantum de densité d'absorption de rayonnement, et l'altération de la luminosité des pixels comprend le retrait au niveau desdits pixels d'un quantum de luminosité correspondant à la quantité de rayonnement absorbée par le quantum de densité d'absorption de rayonnement.
3. Procédé selon la revendication 1, caractérisé en ce q.ue l'altération de matière au niveau du voxel sélectionné comprend le retrait au niveau dudit voxel d'un quantum de densité d'absorption de rayonnement, et l'altération de la luminosité des pixels comprend l'ajout au niveau desdits pixels d'un quantum de luminosité correspondant à la quantité de rayonnement absorbée par le quantum de densité d'absorption de rayonnement.
4. Procédé selon l'une quelconque des revendications précédentes, caractérisé en ce que la sélection d'un voxel du sous ensemble intègre les ensembles de valeurs associées aux voxels.
5. Procédé selon l'une quelconque des revendications précédentes, caractérisé en ce que la sélection d'un voxel du sous ensemble intègre des données externes (19).
6. Procédé selon la revendication 5, caractérisé en ce que les données externes comprennent des connaissances a priori sur l'objet à reconstruire, notamment issues d'une banque de données anatomiques.
7. Procédé selon l'une quelconque des revendications précédentes, caractérisé en ce que les images bidimensïonnelles sont des images numériques composées de pixels dont la luminosité est proportionnelle au taux d'absorption du rayonnement par l'objet, une même densité de matière traversée correspondant à une même luminosité sur toutes les images numériques,
- S. Procédé selon l'une quelconque des revendications précédentes, caractérisé en ce que les images bidimensionnelles sont sensiblement perpendiculaires au rayonnement.
9. Procédé selon l'une quelconque des revendications précédentes, caractérisé en ce que les pas de reconstruction voxel par voxel d'un ensemble de pas sont réitérés jusqu'à ce que la luminosité des pixels des images bidimensionnelles soit aussi proche de zéro que possible.
10. Procédé selon l'une quelconque des revendications précédentes, caractérisé en ce que la sélection d'un voxel du sous ensemble comprend la détermination du voxel pour lequel le minimum parmi les valeurs de luminosité qui lui sont associées est maximum et positif.
11. Procédé selon l'une quelconque des revendications 1 à 9, caractérisé en ce que la sélection d'un voxel du sous ensemble comprend la détermination du voxel pour lequel le maximum parmi les valeurs de luminosité qui lui sont associées est minimum et négatif.
12. Procédé selon Tune quelconque des revendications précédentes, caractérisé en ce que la sélection d'un sous ensemble de voxels comprend : - un choix aléatoire d'une des images bidimensionnelles,
- une sélection du pixel de l'image bidimensionnelle précédemment choisie pour lequel la luminosité est maximale et positive, et
- une création d'un sous ensemble de voxels comprenant la ligne de voxels se projetant selon la direction du rayonnement sur le pixel précédemment sélectionné.
13. Procédé selon l'une quelconque des revendications 1 à 11, caractérisé en ce que la sélection d'un sous ensemble de voxels comprend ; un choix aléatoire d'une des images bidimensionnelles,
- une sélection du pixel de l'image bidimensionnelle précédemment choisie pour lequel la luminosité est minimale et négative, et - une création d'un sous ensemble de voxels comprenant la ligne de voxels se projetant selon la direction du rayonnement sur le pixel précédemment sélectionné.
14. Procédé selon l'une quelconque des revendications précédentes, caractérisé en ce que les voxels du volume subissent au moins une transformation (4) répercutée sur les pixels des images bidimensionnelles, la luminosité des pixels pouvant atteindre des valeurs négatives, de sorte que les images bidimensionnelles manipulées correspondent à la différence entre les images bidimensionnelles d'origine et les images bidimensionnelles que l'on obtiendrait à partir des projections de l'image tridimensionnelle en cours de reconstruction.
15. Procédé selon la revendication 14, caractérisé en ce qu'une transformation consiste en une modification aléatoire de l'image tridimensionnelle reconstruite.
16. Procédé selon la revendication 14, caractérisé en ce qu'une transformation consiste en un lissage des contours internes et externes de l'image tridimensionnelie reconstruite, en un prolongement de certains éléments fins, en une suppression d'éléments improbables ou blocs de matière détachés, ou en un ajout d'éléments très probables.
17. Procédé selon l'une quelconque des revendications précédentes, caractérisé en ce qu'on réitère plusieurs fois en série des ensembles de pas de reconstruction voxel par voxel de l'image tridimensionnelle de l'objet d'intérêt.
18. Procédé selon la revendication 17, caractérisé en ce que la résolution des voxels varie entre des itérations successives d'ensembles de pas de reconstruction voxel par voxel de l'image tridimensionnelle de l'objet d'intérêt.
19. Procédé selon l'une quelconque des revendications précédentes, caractérisé en ce qu'on réitère plusieurs fois en parallèle des ensembles de pas de reconstruction voxel par voxel.
20. Procédé selon l'une quelconque des revendications précédentes, caractérisé en ce que la pluralité des prises de vue des images bidimensionnelles est répartie sur un angle faible.
21. Procédé selon l'une quelconque des revendications précédente, caractérisé en ce que les vecteurs représentant les directions respectives d'émission de rayonnement des images bidimensionnelles utilisées sont sensiblement dans un même plan.
22. Procédé selon la revendication 21, caractérisé en ce que les voxels du volume sont organisés en couches parallèles au plan formé par les vecteurs représentant les directions d'émission du rayonnement.
23. Procédé selon la revendication 22, caractérisé en ce qu'un ensemble de pas de reconstruction voxel par voxel de l'image tridimensionnelle de l'objet d'intérêt est effectué par couche de voxels.
24. Procédé selon l'une quelconque des revendications précédentes, caractérisé en ce qu'il comprend en outre une reconstruction des éléments fins de l'objet.
25. Procédé selon la revendication 24, caractérisée en ce que la reconstruction des éléments fins de l'objet comprend : - une détection des contours des éléments fins sur chacune des images bidimensionnelles,
- une génération de radios simulées représentant les éléments fins seuls,
- une application d'un ensemble itératif de pas de reconstruction voxel par voxel sur lesdites radios simulées,
- une intégration des éléments fins reconstruits au reste de la reconstruction.
26. Procédé selon l'une quelconque des revendications précédentes, caractérisé en ce qu'il comprend une étape de suppression d'objets autres que l'objet d'intérêt, contenus sur les images bidimensionnelles.
27. Procédé selon Tune quelconque des revendications précédentes, caractérisé en ce qu'il comprend en outre une visualisation de l'image tridimensionnelle reconstruite.
28. Dispositif de reconstruction d'une image tridimensionnelle d'un objet d'intérêt dans un volume composé de voxels, mettant en œuvre un procédé selon l'une quelconque des revendications précédentes, et comprenant des moyens pour émettre un rayonnement, des moyens pour capter sous la forme d'images bidimensionnelles composées de pixels le rayonnement ayant traversé l'objet selon une pluralité de prises de vues, caractérisé en ce qu'il comprend en outre des moyens pour reconstruire ladite image tridimensionnelle par au moins un ensemble itératif de pas de reconstruction voxel par voxel, lesdits moyens de reconstruction comprenant pour chaque pas :
- des moyens pour sélectionner un sous-ensemble de voxels du volume,
- des moyens pour associer, pour chaque voxel du sous ensemble, un ensemble de valeurs de luminosité correspondant à la projection dudit voxel sur les images bidimensionnelles manipulées,
- des moyens pour sélectionner un voxel dudit sous ensemble, le plus susceptible de contenir, à la position correspondante de l'objet étudié, une quantité de matière différente de ce qui y a déjà été placé,
- des moyens pour altérer la matière au niveau du voxel sélectionné, et
- des moyens pour altérer la luminosité des pixels correspondant à la projection du voxel sélectionné sur les images bidimensionnelles manipulées, ladite altération de luminosité correspondant à ladite altération de matière, de sorte que les images bidimensionnelles manipulées correspondent à la différence entre les images bidimensionnelles d'origine, et les images bidimensionnelles que l'on obtiendrait à partir des projections de l'image tridimensionnelle en cours de reconstruction.
29. Dispositif selon la revendication 28, caractérisé en ce qu'il comprend des moyens pour visualiser l'image tridimensionnelle reconstruite.
30. Dispositif selon l'une quelconque des revendications 28 à 29, caractérisé en ce que les moyens pour capter le rayonnement sont sensiblement perpendiculaires au rayonnement.
31. Dispositif selon l'une quelconque des revendications 28 à 30, caractérisé en ce que les moyens pour capter le rayonnement sont répartis sur un angle faible de prises de vue.
32. Dispositif selon l'une quelconque des revendications 28 à 31, caractérisé en ce que les moyens pour émettre un rayonnement sont agencés de telle sorte que les vecteurs représentant les directions respectives d'émission de rayonnement des images bidimensionnelles utilisées sont sensiblement dans un même plan.
33. Dispositif selon l'une quelconque des revendications 28 à 32, caractérisé en ce qu'il comprend des moyens pour déduire pour chaque projection bidimensionnelle l'orientation des moyens pour émettre un rayonnement par rapport aux moyens pour capter le rayonnement.
34. Dispositif selon l'une quelconque des revendications 28 à 33, caractérisé en ce qu'il comprend des moyens permettant de déduire, pour chaque projection bidimensionnelle, l'incidence des moyens pour émettre un rayonnement par rapport à l'objet d'intérêt.
35. Dispositif selon l'une quelconque des revendications 28 à 34 caractérisé en ce qu'il comprend des moyens pour étalonner les projections bidimensionnelles et déterminer la luminosité associée à une densité de matière traversée donnée.
36. Dispositif selon l'une quelconque des revendications 28 à 35, caractérisé en ce qu'il comprend des moyens pour positionner précisément les moyens pour émettre du rayonnement selon des angles d'incidence à l'objet d'intérêt.
37. Dispositif selon Tune quelconque des revendications 28 à 36, caractérisé en ce qu'il comprend des moyens pour maintenir autant que possible figés les moyens pour capter le rayonnement lors d'une acquisition d'une projection tridimensionnelle.
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