Une nouvelle méthode pour l’enregistrement d’images pulmonaires

Recherche publiée dans Journal de l’Université Jiao Tong de Shanghai (Science) a proposé une nouvelle méthode d’enregistrement des images pulmonaires nommée Dlung. Dlung est un enregistrement d’images pulmonaires difféomorphes basé sur l’apprentissage en quelques prises de vue non supervisé, qui peut aider à construire des modèles de mouvements respiratoires basés sur des données limitées avec à la fois une vitesse et une précision élevées, offrant une méthode plus efficace pour la modélisation des mouvements respiratoires.

La modélisation du mouvement respiratoire est une technique essentielle en technologie d’imagerie pour l’analyse des organes thoraciques tels que les poumons avec mouvement respiratoire. Il offre des références importantes pour cibler les tumeurs par radiothérapie tout en évitant d’endommager les tissus normaux lors du traitement du cancer du poumon.

L’enregistrement des images pulmonaires, le processus de construction d’une correspondance dense entre les paires d’images pulmonaires, est essentiel pour la modélisation des mouvements respiratoires. Parmi toutes les méthodes actuelles d’enregistrement d’images pulmonaires, les méthodes basées sur l’apprentissage non supervisé ont suscité un énorme intérêt car elles peuvent calculer la déformation sans nécessiter de supervision.

Cependant, les méthodes actuelles basées sur l’apprentissage non supervisé présentent deux inconvénients : le premier est qu’elles ne peuvent pas résoudre les problèmes avec des données limitées ; l’autre est qu’ils manquent de propriétés difféomorphiques (préservant la topologie), en particulier lorsqu’il existe une déformation importante dans les scintigraphies pulmonaires.

Visant ces deux problèmes, les chercheurs ont proposé la méthode Dlung qui résout le problème des données limitées via des techniques de réglage fin et réalise un enregistrement difféomorphique par la méthode de mise à l’échelle et de mise au carré. Comparé aux méthodes de base elastix, SyN et VoxelMorph, Dlung atteint la plus haute précision avec des propriétés difféomorphiques lorsqu’il est appliqué à l’enregistrement d’images 4D.

“Dlung construit des modèles de mouvements respiratoires précis et rapides avec des données limitées”, a expliqué Peizhi Chen, le premier auteur de cette recherche, “nous pensons qu’il a de larges perspectives d’application en radiothérapie guidée par l’image pour le traitement du cancer du poumon à l’avenir”.