Mise en correspondance spatio-temporelle de séquences angiographiques par apprentissage profond

Les maladies coronariennes sont la deuxième plus importante cause de décès au Canada. Pour diagnostiquer celles-ci, les cardiologues se fient principalement sur l'électrocardiographie et l'angiographie coronaire invasive (ICA). Cette procédure consiste en l'injection d'un agent de contraste dans les artères coronaires à partir d'un cathéter et visualisée grâce à une machine à rayons X. En analysant ces images, il est possible de mesurer la taille de la lumière des artères coronaires. Mais puisque la plaque causée par une accumulation de dépôts de graisses ne se forme pas de manière uniforme, il est nécessaire de capturer plusieurs séquences à partir d'angles di˙érents pour évaluer la sévérité de la maladie.Lors de l'opération de projection de 3D à 2D faite par l'imagerie à rayons X, une quantité considérable d'information est perdue et une sélection sous-optimale des angles de projection peut mener à une sous-estimation ou surestimation de la sévérité de la maladie. Pour cette raison, la tâche de reconstruction 3D de l'arbre coronarien à partir d'images angiographiques 2D a été explorée par plusieurs chercheurs, principalement dans les deux dernières décennies.Ce mémoire décrit le travail e˙ectué pour deux étapes nécessaires dans le processus de recons-truction 3D des artères coronaires, soient la synchronisation des séquences angiographiques ainsi que la mise en correspondance des segments d'artères d'une vue à l'autre.

Abstract

Coronary Artery Disease (CAD) is the second leading cause of death in Canada. Electrocar-diography and Invasive Coronary Angiography (ICA) are generally used by cardiologists to diagnose CAD. This procedure consists of the injection of a contrast agent in the coronary arteries from a catheter and visualized with the help of an X-ray device. By analyzing the generated images, it is possible to roughly measure the lumen size of the coronary arteries. But since the plaque caused by an accumulation of fat deposits do not form in a uniform way, multiple sequences must be acquired from di˙erent angles to e˙ectively evaluate its severity.Because of the 3D to 2D projection operation done with X-ray imaging, a considerable amount of information is lost and suboptimal projection angle selection can lead to an underestimation or overestimation of the CAD severity. For this reason, the task of 3D reconstruction of the coronary tree from 2D angiography has been explored by several researchers, mostly in the last two decades.This master's thesis describes the work done for two necessary steps in the 3D reconstruction process of the coronary arteries, which are the synchronization of angiographic sequences and the spatial matching of artery segments from one view to the other.