Étude de l'impact de l'incertitude des processus de reconstruction 3D et de recalage sur l'analyse de la cinématique du genou

Knee kinematic analysis is used to evaluate the mobility of patients. This evaluation is performed
by comparing movement characteristics between each movement acquisition. However, variations
of those characteristics may be due to a change in motion during acquisition, to measurement errors
or to modeling errors. Thus, distinguishing the sources of these variations would allow clinicians
to minimize the risk of misinterpretation.
This master project aims to address the data errors from the data acquisition process itself. Focusing
on real-time knee anatomical movement visualization processes, this project is centered on the
kinematic and morphological data acquisition. Thus, 3D bone reconstruction and registration steps
will be critical steps in the acquisitions. This project studies 3D reconstruction and registration step
precision impact on data acquired inaccuracy. Also, this project suggests a data inaccuracies
integration in their real-time visualization.
A knee joint movement simulator developed by the collaborative company has allows to obtain
kinematic data of the knee movement. These data were processed by a movement decomposition
into six degrees of freedom. Kinematic data acquisition inaccuracy is simulated by a Monte Carlo
method. Twenty-four parameters determining 3D reconstruction and registration steps inaccuracy
were studied. A link between acquisition process inaccuracy and knee kinematic quantification is
established by mathematical equation from cross-validation and step-by-step regression. A user
interface has been implemented to illustrate characterization results with their inaccuracies.
Monte Carlo method and modeling indicate that knee kinematic analysis errors by the
decomposition in six degrees of freedom of movement are strongly correlated with registration step
inaccuracy values (correlation coefficients maximum is 0.85). The 3D reconstruction step
inaccuracies are less correlated to error values.
This study highlights the importance of registration step resolution. In addition, it validates current
practices in 3D reconstruction used by the whole scientific community. Indeed, 3D reconstruction
impact on knee kinematic analysis is minimized by the use of points resulting from geometrical
shapes registred on 3D reconstruction parts, opposed to points acquired individually. Therefore, it
would be relevant to carry out further studies on inaccuracy reduction of the registration step.

Résumé

Analyser la cinématique du genou d'un patient permet aux médecins d'évaluer sa mobilité. Pour
effectuer cette analyse, il est nécessaire d'acquérir les données cinématiques du patient pendant le
mouvement et de les traiter. L'évaluation à travers le temps est effectuée en comparant les
caractéristiques du mouvement issues du traitement des données entre chaque acquisition.
Cependant, les variations de ces caractéristiques peuvent être dues à un changement réel du
mouvement effectué pendant l'acquisition ou à des erreurs de mesure ou des erreurs de
modélisation. Ainsi, distinguer les sources de ces variations permettrait aux cliniciens de minimiser
le risque de mauvaise interprétation.
Ce projet de maîtrise s'intéresse aux erreurs de traitement des données issues du processus
d'acquisition des données lui-même. S'intéressant aux processus visualisant en temps réel le
mouvement anatomique du genou, ce projet porte sur l'acquisition de données cinématiques mais
aussi des données morphologiques. Ainsi, des étapes de reconstruction 3D des os et de recalage
seront des étapes déterminantes du processus. Ce projet étudie l'impact des incertitudes des étapes
de reconstruction 3D et de recalage du processus d'acquisition sur l'imprécision du traitement de
ces données acquises. Aussi, ce projet propose une intégration des imprécisions du traitement des
données dans leur visualisation en temps-réel.
Pour cela, un simulateur du mouvement de l'articulation du genou développé par l'entreprise
partenaire, a permis d'obtenir des données cinématiques de ce mouvement. Ces données ont été
traitées par une décomposition du mouvement selon ses six degrés de liberté. L'incertitude du
processus d'acquisition des données cinématiques est simulée par la méthode de Monte Carlo.
Vingt-quatre paramètres déterminant l'incertitude des étapes de reconstruction 3D et de recalage
du processus ont été étudiés. Le lien entre l'incertitude du processus d'acquisition et la
quantification de la marche est établi grâce à une équation mathématique obtenue par validation
croisée et régression pas à pas avant. Une interface utilisateur a été implémentée pour illustrer un
exemple de visualisation des résultats de caractérisation prenant en compte ces imprécisions.
Les résultats de la méthode de Monte Carlo et de la modélisation indiquent que les erreurs d'analyse
de la cinématique par la décomposition en six degrés de liberté du mouvement sont fortement
corrélées aux valeurs des incertitudes de l'étape de recalage (le coefficient de corrélation maximum
est de 0.85). Les incertitudes de la reconstruction sont moins corrélées que celles du recalage aux
valeurs des erreurs.
Ainsi, cette étude permet de mettre en évidence l'importance de la résolution de l'étape de recalage.
Également, elle appuie les bonnes pratiques déjà entamées en reconstruction 3D par l'ensemble de
la communauté scientifique. En effet, la minimisation de l'influence des incertitudes de la
reconstruction est due à l'utilisation de points issus de formes géométriques recalées sur des régions
des reconstructions 3D, par opposition à des points acquis individuellement. Il serait donc pertinent
d'accentuer les études de réduction de l'incertitude de l'étape de recalage.