Diapositive 1

1
Activités de recherche (pendant et après le
doctorat) 2005-2009
Adrian Basarab 16 Mars 2009
2
1 Cursus et positions universitaires 2
Travaux de thèse - Etat de lart -
Contributions scientifiques 3 Travaux après la
thèse 4 Conclusions
3
1 Cursus et positions universitaires 2
Travaux de thèse - Etat de lart -
Contributions scientifiques 3 Travaux après la
thèse 4 Conclusions
4
Baccalauréat scientifique roumain (mention très
bien)
2000
Ingénieur (Génie Electrique) M2R
ImagesSystèmes (major 1/21, mention très bien)
INSA Lyon
2005
Allocataire de recherche (Creatis-Lrmn) Moniteur
(INSA-Lyon) Co-tutelle (3 mois) (Univ.
Polytech. de Bucarest)
Thèse en co-tutelle
2008
ATER
ATER (IUT B, Univ. Lyon 1)
Post-doc (4mois) (Centre dImagerie
Cardiaque, Univ. de Louvain)
Post-doc
2009
5
1 Cursus et positions universitaires 2
Travaux de thèse - Etat de lart -
Contributions scientifiques 3 Travaux après la
thèse 4 Conclusions
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Estimation du mouvement dans des séquences
dimages échographiques application à
lélastographie de la thyroïde
Thèse de doctorat Adrian Basarab Directeurs de
thèse Philippe Delachartre et Vasile
Buzuloiu Co-tutelle de thèse avec lUPB 10
septembre 2008
7
Contexte scientifique

• Mesurer localement lélasticité des tissus mous
  par échographie
• Elastographie ultrasonore statique
• Compression des tissus avec la sonde
  échographique (palpation à distance)
• Estimation du mouvement ? images des déformations
  du milieu
• Elastographie ultrasonore dynamique,
  impulsionnelle, ARFI

Ophir, Ultrasonic Imaging, 1991
Krouskop, J. Rehabil. Res. Dev, 1997
Sandrin, Ultrasonic Imaging, 1999
Nightingale, UMB, 2002
8
Verrous

• Estimer localement de très petits déplacements
• Inférieurs aux pixels de limage
• 1 pixel 20 µm x 120 µm (axial x latéral)
• Déplacements 5 à 50 µm
• Estimer des mouvements complexes
• Complexité des tissus
• Compression main libre appliquée avec la sonde
  échographique

9
Images ultrasonores

• Radio-fréquences (RF)
• Rarement disponible en clinique
• Convient aux mouvements de petite amplitude
  (élastographie)
• Mode B
• Perte dinformation par la démodulation
• Convient aux mouvements de grande amplitude
  (imagerie cardiaque)

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1 Cursus et positions universitaires 2
Travaux de thèse - Etat de lart -
Contributions scientifiques 3 Travaux après la
thèse 4 Conclusions
11
Estimation du mouvement

• Méthodes différentielles (flux optique)
• Hypothèse de la conservation de lintensité
  lumineuse des pixels
• Problème mal posé ? besoin de régularisation
• Mise en correspondance de blocs (BM)
• Permet lestimation de mouvements de petite et
  grande amplitude
• Approches spatio-temporelles
• Prise en compte de plusieurs images
• Modélisations paramétriques du mouvement
• Translations rigides, affine, projectif,
  bilinéaire, etc.
• Polynômes (formes libres)

HornShunck, 1981 Nagel, IEEE PAMI, 1986
Barron, J. Comp. Vision, 1992
Noguchi, IEEE IP, 1999
Suhling, IEEE IP, 2005 Alexiadis, IEEE IP,
2007
Holden, IEEE TMI, 2008 Sarrut, IEEE TMI, 2007
12
Elastographie

• 1-D corrélation, phase
• 2-D Méthode classique speckle tracking (BM)
• Modèles paramétriques de mouvement
• Méthodes différentielles

Ophir, Ultrasonic Imaging, 1991 Lubinski, IEEE
UFFC, 1999
Konofagou, Ultrasound in MedBiol, 1998 Bohs,
Ultrasonics, 2000
Zhu, Ultrasonic Imaging, 2002
Pellot-Barakat, IEEE TMI, 2004
13
Méthodes 2-D avec modulations latérales

• Adapter la formation des images RF
• Modulations dans les deux directions des images

Jensen, IEEE UFFC, 1998
RF
RF 2-D
Espace image
Espace des fréquences
14
Orientations choisies

• Estimation basée sur la mise en correspondance de
  blocs
• Moins sensible aux changements dintensité
  lumineuse
• Exploitation des spécificités des images RF 2-D
• Estimateur 2-D subpixélique des translations
  locales
• Modélisation paramétrique du mouvement local
• Prendre en compte la complexité des mouvements
• Utilisation des séquences de plusieurs images
• Prendre en compte les spécificités de
  lélastographie ultrasonore

15
1 Cursus et positions universitaires 2
Travaux de thèse - Etat de lart -
Contributions scientifiques 3 Travaux après la
thèse 4 Conclusions
16
3- Contributions scientifiques

• A- Estimation du mouvement basée sur la phase des
  signaux (PBM)
• B- Méthode de mise en correspondance de blocs
  déformables (BDBM)
• C- Estimation du mouvement dans des séquences
  dimages adaptée à lélastographie main libre

17
3- Contributions scientifiques

• A- Estimation du mouvement basée sur la phase des
  signaux (PBM)
• B- Méthode de mise en correspondance de blocs
  déformables (BDBM)
• C- Estimation du mouvement dans des séquences
  dimages adaptée à lélastographie main libre

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A- Estimation du mouvement basée sur la phase des
signaux

• Objectif
• Méthode  par blocs  avec une estimation
  subpixélique et rapide des translations locales
  2-D
• Approche proposée
• Utiliser la phase des signaux
• Fournir une solution analytique à lestimation
  locale des translations
• Basée sur une forme a priori des images RF 2-D
• Outils
• Images RF 2-D de simulation et expérimentales
  (acquises avec léchographe Ultrasonix)

19
Exemple introductif (1-D)
Phases des signaux analytiques
Signaux RF simulés
Différence de phase
2pf1d1

• En 2-D
• Images RF 2-D (avec modulations latérales)
• Deux inconnues (les déplacements sur les deux
  directions)
• Phases de deux signaux analytiques 2-D
• Estimateur analytique des translations

20
Calcul des images de phase
Images de phase
21
Exemple de calcul dune image de phase
Espace image
Espace des fréquences
22
Estimation locale des translations
Images de phase et
Images de phase et
Pi1
Nuds N
Pi1
Pi1
Ni
L1
Pi2
L2
Pi2
L2
L1
23
Résultats

• Acquisition des données
• Sur un fantôme de sein avec des inclusions dures

24
Mode B
PBM (T)
BM (ss interpolation, 1,5T)
BM (interpolation 2, 4T)
26 mm
26 mm
25
PBM conclusion

• 3 articles
• Basarab et al., IEEE UFFC, 2009
• Méthode PBM
• Basarab et al., IEEE IP, 2009
• Développement mathématique n-D de lestimateur
  analytique
• Étude statistique de lestimateur
• Liebgott, Basarab, et al., IEEE UFFC, 2008
• Formation dimages RF 2-D adaptées à limagerie
  du mouvement
• 4 conférences
• IEEE EMBC 07, Gretsi 07, IEEE ICASSP 06, ICU
  09

26
3- Contributions

• A- Estimation du mouvement basée sur la phase des
  signaux
• B- Méthode de mise en correspondance de blocs
  déformables
• C- Estimation du mouvement dans des séquences
  dimages adaptée à lélastographie main libre

27
B- Méthode de mise en correspondance de blocs
déformables

• Objectif
• Prendre en compte la complexité spatiale du
  mouvement
• Approche proposée
• Modèle de mouvement bilinéaire pour contrôler la
  déformation locale
• Outils
• Images RF de simulation et expérimentales (sur
  fantôme et sur thyroïde)

28
Motivation

• Exemples de déformation

Thyroïde
Fantôme
29
Méthode proposée (BDBM)
Modèle locale
30
BDBM Conclusion

• 1 article
• Basarab et al., Elsevier MIA, 2008
• Méthode BDBM appliquée à lélastographie de la
  thyroïde
• 2 conférences
• IEEE ICIP 07, ICU 09
• Application de la méthode à lélastographie
  ultrasonore et à lestimation du flux sanguin
  (avec des images mode B)

31
3- Contributions

• A- Estimation du mouvement basée sur la phase des
  signaux
• B- Méthode de mise en correspondance de blocs
  déformables
• C- Estimation du mouvement dans des séquences
  dimages adaptée à lélastographie main libre

32
C- Estimation du mouvement dans des séquences
dimages adaptée à lélastographie main libre

• Objectifs
• Prendre en compte une séquence de plusieurs
  images
• Tenir compte de la compression appliquée
• Visualiser les tumeurs thyroïdiennes
• Approche proposée
• Moyennage du déplacement sur une séquence avec
  prise en compte de la direction de la compression
• Nouvelle cartographie pour visualiser les tumeurs
• Outils
• Images RF de simulation et expérimentales (sur
  fantôme et sur thyroïde)

33
Motivation

• Hypothèse biologique tumeur plus dure que le
  milieu englobant
• Hypothèse physique homogénéité des vecteurs de
  déplacement à lintérieur dune tumeur
• Au cours de la compression des tissus
• Paramètre choisi orientation locale des
  vecteurs de déplacement

34
Orientation globale de la compression

• Angle et décalage
• Hypothèse la direction principale de la
  compression passe par les points qui ont subit le
  déplacement latéral le plus faible (pour chaque
  profondeur)
• Pour une profondeur
• Régression linéaire

35
Champ dense moyen

• Trier la séquence
• Langle soit le plus petit possible
• Le décalage soit le plus proche de la
  mi-largeur
• Garder une séquence de T images
• Déplacement moyen le long de la trajectoire
• Dans les deux directions (axiale et latérale)

Basarab et al., ISBI, 2008
36
Résultats sur thyroïde

• Images acquises in-vivo sur un patient atteint
  dun cancer thyroïdien
• Séquence de 10 images acquise avec un échographe
  Siemens Elegra
• Compression main libre avec la sonde
  échographique
• Contours tracés par le médecin sur les images
  mode B

Th thyroïde Tm - tumeur
Basarab et al., VLSI (Springer), 2008
37
Vecteurs de mouvement
Image mode B
Déformation axiale ()
35 mm
25 mm
38
1 Cursus et positions universitaires 2
Travaux de thèse - Etat de lart -
Contributions scientifiques 3 Travaux après la
thèse 4 Conclusions
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C- Estimation du mouvement cardiaque

• Objectifs
• Estimation du mouvement sur des images US et IRM
  marqué
• Approche proposée
• Adapter les méthodes développées pour US au IRM
  marqué
• Analyse des trajectoires du mouvement
• Fournir des paramètres représentatifs des
  pathologies
• Outils
• Images RF et IRM de simulation et expérimentales

40
Mouvement cardiaque

• Estimation dans des séquences IRM marquées
• PBDBM
• Le modèle du signal (grille rectangulaire) permet
  dappliquer lestimateur analytique des décalages
• Modèle de signal et de phase
• Méthodes existantes HARP
  Intag
• 21-D, utilisent la phase des signaux filtrés
  (harmoniques)
• il a été montré que Intag est sensiblement plus
  performante que HARP

Profils des phases (avant et après déplacement)
Forme locale
Image IRM marquée
Osman et al., 99, 00, 04
Arts et al., 08
41
Résultats de simulation
IRM marqué
PBDBM
Myocarde
Erreur axiale
Erreur latérale
Basarab et al., Gresti, soumis
42
Trajectoire du mouvement
Mouvement estimé pour 3 ROIs
Trajectoires des centres de chacune des ROIs
Sans pathologie
Sans pathologie
Avec pathologie
43
Résultats expérimentaux
PBDBM
Myocarde
IRM marqué

• Comparaison avec Intag

C NCC bloc à bloc image recalée (avec
le déplacement estimé)
44
Mouvement cardiaque Travail à venir

• Post-doc au Centre dImagerie Cardiaque de
  Louvain
• À partir davril
• Etude couplée US / IRM marqué
• Etude de cas pathologiques
• En simulation et in vivo
• Paramètre adapté à la mise en évidence dune
  pathologie
• Estimation de ce paramètre au cours du temps (sur
  un ou plusieurs cycles cardiaques)

45
Conclusions

• Enseignement moniteur, ATER
• Recherche
• Estimation du mouvement (US, IRM)
• Estimer des mouvements non rigides au cours du
  temps
• Estimateur pour des très petits déplacements
• Production scientifique
• 6 articles (dont 4 en 1er auteur), 10 congrès
  (dont 5 en 1er auteur)
• 1 Gretsi (soumis) sur le mouvement cardiaque
• Perspectives
• Complexifier le modèle
• Étendre les méthodes en 3 directions
• Méthode multimodale (US et IRM marqué)

46
Publications dans des revues internationales avec
comité de lecture
Basarab 08d A. Basarab, H. Liebgott, F.
Morestin, A. Lychshik, T. Higashi, R. Asato, P.
Delachartre. A method for vector displacement
estimation with ultrasound images and its
application for thyroid nodular disease. Medical
Image Analysis, vol.12, n3, p. 259-274,
2008. Basarab 08c A. Basarab, A. Lyshchik, C.
Grava, V. Buzuloiu, P. Delachartre, Ultrasound
image sequence registration and its application
for thyroid nodular disease, The Journal of
Signal Processing Systems, Springer, special
issue on Biomedical Imaging, vol.55, n1,
p.127-137. Liebgott 08 H. Liebgott, A.
Basarab, P. Gueth, C. Cachard, P. Delachartre.
Lateral RF images synthesis using synthetic
aperture imaging technique. IEEE UFFC, vol.55,
n9, p. 2097-2103, 2008. Basarab 08b A.
Basarab, H. Liebgott, P. Delachartre. Analytic
estimation of subsample spatial shift using the
phases of multidimensional analytical signals.
IEEE Transactions on Image Processing, vol.18,
n2, p.440-447, 2009. Basarab 08a A. Basarab,
P. Gueth, H. Liebgott, P. Delachartre.
Phase-based block matching and its application to
motion estimation with specific RF images. IEEE
UFFC, sous presse, 2008. Duboeuf 08 F. Duboeuf,
H. Liebgott, A. Basarab, E. Brusseau, P.
Delachartre, D. Vray. A simple reliable technique
for static Youngs modulus measurement of
tissue-mimicking materials. Medical Physics, sous
presse, 2008.
47
Conférences avec actes
Basarab 08 A. Basarab, C. Grava, V. Buzuloiu,
and P. Delachartre. Multi-frame motion estimation
for freehand elastography and its application to
thyroid tumor imaging. In IEEE ISBI, Paris,
France, May 2008. Basarab 07c A. Basarab, W.
Aoudi, H. Liebgott, D. Vray, and P. Delachartre.
Parametric deformable block matching for
ultrasound imaging. In IEEE ICIP, San Antonio,
USA, September 2007. Basarab 07b A. Basarab,
C. Grava, V. Buzuloiu, and P. Delachartre.
Estimation de décalages subpixéliques par
ajustement de la phase des signaux complexes. In
Gretsi, Troyes, France, September 2007. Basarab
07a A. Basarab, Pierre Gueth, H. Liebgott, and
P. Delachartre. Two-dimensional least-squares
estimation for motion tracking in ultrasound
elastography. In IEEE EMBC, Lyon, France, August
2007. Duboeuf 07 F. Duboeuf, H. Liebgott, A.
Basarab, E. Brusseau, P. Delachartre, and D.
Vray. Static mechanical assessment of elastic
Young's modulus of tissue mimicking materials
used for medical imaging. In Proc. 29th Int. IEEE
EMBC 2007, Lyon, France, pages 3450-3453, 2007.
Gueth 07 P. Gueth, A. Basarab, H. Liebgott,
and P. Delachartre. Beamforming techniques for
motion estimation in ultrasound elastography. In
IEEE International Ultrasonics Symposium,
New-York, USA, October 2007. Basarab 06 A.
Basarab, H. Liebgott, C. Grava, and P.
Delachartre. Two-dimensional sub-sample
estimation using plane phase fitting. In IEEE
ICASSP, volume 2, Toulouse, France, pages
1152-1155, May 2006. Liebgott 06 H. Liebgott,
A. Basarab, D. Loizeau, J.E. Wilhjelm, J.A.
Jensen, and P. Delachartre. Improved Beamforming
for Lateral Oscillations in Elastography Using
Synthetic Aperture Imaging. In IEEE International
Ultrasonics Symposium, Vancouver, Canada, pages
2168-2171, October 2006.
48
Bibliographie
Ophir 91 J. Ophir, I. Céspedes, H. Ponnekanti,
Y. Yazdi, X. Li. Elastography  a quantitative
method for imaging the elasticity of biological
tissues, Ultrasonic Imaging, pp. 111-134, 1991.
Pesavento 99 A. Pesavento, C. Perrey, M.
Krueger, H. Ermert. A time-efficient and accurate
strain estimation concept for ultrasonic
elastography using iterative phase zero
estimation. IEEE Transactions on UFFC, Vol. 46,
N5, pp. 1057-67, 1999. Fromageau 03 J.
Fromageau, P. Delachartre. Description of a new
strain and displacement estimator for
elastography. IEEE Ultrasonics Symposium, Vol.2
pp. 5-8, 2003. Ebbini 06 E. S. Ebbini.
Phase-coupled two-dimensional speckle tracking
method. IEEE Transactions on UFFC, Vol. 53, N5,
pp. 972-990, 2006. Lubinski 99 M.A. Lubinski,
E.Y Emelianov, M. ODonnell.Speckle tracking
methods for ultrasonic elasticity imaging using
short-time correlation. IEEE Transactions on
UFFC, Vol. 46, N1, pp. 82-96, 1999. Jensen 98
J. A. Jensen and P. Munk. A new method for
estimation of velocity vectors. IEEE Transactions
on UFFC, vol. 45, pp. 837-851, 1998. Pellot 04
C. Pellot-Barakat, F. Frouin, M. F. Insana, A.
Herment. Ultrasound elastography based on
multiscale estimations of regularized
displacement fields. IEEE Transactions on Medical
Imaging, Vol. 23, N2, 2004. Suhling 05 M.
Suhling, M. Arigovindan, P. Hunziker, M. Unser.
Motion analysis of echocardiograms using a
local-affine, spatio-temporal model. IEEE Trans.
Image Process., vol. 14, N4, pp. 525-536,
2005. Lyshchik 05 A. Lyshchik et al., Elastic
moduli of thyroid tissues under compression,
Ultrasonic Imaging, vol. 27, N2, 2005. Krouskop
97 E. Krouskop et al., A pulsed Doppler
ultrasonic system for making noninvasive
measurements of the mechanical properties of soft
tissues, J. Rehabil. Res. Dev, vol. 24, N2,
1997. Sandrin 99 L. Sandrin et al.,
Time-resolved pulsed elastography with ultrafast
ultrasonic imaging, Ultrasonic imaging, vol.
21(4), 1999. Nightingale 02 K.R. Nightingale et
al., Acoustic radiation force impulse imaging In
vivo demonstration fo clinical feasibility, UMB,
vol. 28(2), 2002.
49
Horn 81 Horn, Schunk, Determing optical flow,
Artificial Intelligence, vol. 17, 1981. Nagel
86 H. Nagel et al. An investigation of
smoothness constraints for the estimation of
displacement vectors from image sequences, IEEE
PAMI, vol. 8(1), 1986. Barron 92 J.L. Barron et
al., Performance of optical flow techniques, Int.
J. of Computer Vision, vol. 12(1), 1992. Noguchi
99 Y. Noguchi et al., Fast full search block
matching algorithm for MPEG-4 video, ICIP, vol.
1, 1999. Sarrut 07 D. Sarrut et al., A
comparison framework for breathing motion
estimation methods from 4-d images, IEEE TMI,
vol. 26(12), 2007. Alam 98 S.K. Alam et al., An
adaptative strain estimator for elastography,
IEEE UFFC, vol. 45(2), 1998. Brusseau 00 E.
Brusseau et al., Axial strain imaging using a
local estimator of the scale factor from RF
ultrasound signals, Ultrasonic Imaging, vol.
22(2), 2000. Lindop 08 J. E. Lindop,
Phase-based ultrasonic deformation, IEEE UFFC,
vol. 55(1), 2008. Konofagou 98 Konofagou,
Ophir, A new elastographic method for estimation
and imaging of lateral displacements, lateral
strains, corrected axial strains and Poissons
ratios in tissues, UMB, vol. 24(8), 1998. Bohs
00 L.N. Bohs et al., Speckle tracking for
multidimensional flow estimation, Ultrasonics,
vol. 38, 2000. Sumi 08 C. Sumi, Regularization
for ultrasonic measurements of tissue
displacement vector and strain tensor, IEEE UFFC,
vol. 55(4), 2008. Yu 02 Yu, Acton, Speckle
reducing anisotropic diffusion, IEEE IP, vol.
11(11), 2002.

50
Enseignement

• Moniteur au 1er cycle de lINSA-Lyon (2005-2008)

51
Enseignement

• ATER à lIUT B (GEII) de lUniversité Lyon 1

52
Encadrement

• Formation
• 2009 PFE (6mois) sur le développement dun
  logiciel de démonstration pour lélastographie
  ultrasonore
• 2007 PFE (6mois) sur limplémentation dun
  module temps réel dimagerie de lélasticité sur
  un échographe
• 2006 stage ingénieur (6mois) sur létude de
  robustesse dune méthode destimation du
  mouvement par rapport aux paramètres utilisés
• Recherche
• 2009 Co-encadrement de 2 stages de MR2
  (ImagesSystèmes)
• Acquisition en temps réel dimages RF
  spécifiques
• Suivi du mouvement au cours dune séquence
  dimages
• Estimation non-rigide basée sur la phase des
  signaux

53
Elastographie - méthodes 1-D

• Estimation du retard temporel
• Par corrélation
• Par passage par zéro de la corrélation complexe
• Combinant les deux approches module phase
• Estimation du facteur déchelle

Ophir, Ultrasonic Imaging, 1991 Lubinski, IEEE
UFFC, 1999
Pesavento, IEEE UFFC, 1999
Ebbini, IEEE UFFC, 2006
Alam, IEEE UFFC, 1998 Brusseau, Ultrasonic
Imaging, 2000 Fromageau, JASP, 2007 Lindop,
IEEE UFFC, 2008
54
Méthodes 2-D avec modulations latérales

• Exploiter linformation de phase dans la
  direction latérale des images RF 2-D
• Utiliser les méthodes 1-D dans la direction
  latérale
• Estimation séparable du vecteur de déplacement
• Passage par zéro de la phase de la corrélation
  complexe
• Dans les directions axiale et latérale
• Méthode itérative dajustement de la phase de la
  corrélation complexe
• Estimation des translations 2-D

Liebgott, IEEE UFFC, 2007
Sumi, IEEE UFFC, 2007 Sumi, IEEE UFFC, 2008
55
Example

• Acquisition  main libre 
• Compression avec la sonde échographique dun
  objet test avec un inclusion dure

Mode B
35 mm
27 mm