L'alignement déformable d'images médicales : établir l'état de l'art avec des méthodes discrètes

Cette revue présente un nouveau paradigme de recalage d’images déformables fondé sur une formulation de champs de Markov et des algorithmes puissants d’optimisation discrète. Nous formulons le recalage déformable comme un problème de graphe à coût minimal, où les nœuds correspondent à la grille de déformation, les connexions entre nœuds représentent les contraintes de régularisation, et les étiquettes désignent les déformations en 3D. Pour traiter à la fois le recalage iconique et le recalage géométrique (basé sur des points d’intérêt), nous introduisons deux modèles graphiques distincts, l’un pour chaque sous-problème. Ces deux graphes partagent des variables interconnectées, ce qui conduit à une formulation modulaire, puissante et flexible, capable de prendre en compte des critères arbitraires d’appariement d’images, divers modèles locaux de déformation ainsi que des contraintes de régularisation. Pour résoudre le problème d’optimisation associé, nous adoptons deux stratégies : une approche computationnellement efficace et une alternative reposant sur une relaxation serrée. Des résultats prometteurs démontrent le potentiel de cette approche. Les méthodes discrètes constituent une tendance nouvelle et importante dans le domaine du recalage d’images médicales, car elles offrent plusieurs améliorations par rapport aux méthodes continues traditionnelles. Cela est illustré par plusieurs exemples clés où le cadre proposé surpasser les méthodes existantes de recalage généraliste en termes de performance et de complexité computationnelle. Nos méthodes revêtent un intérêt particulier dans les applications où le temps de calcul est critique, comme dans l’imagerie intraopératoire, ou lorsque les variations importantes des données exigent des critères d’appariement complexes et spécifiques à l’application, comme dans les études populationnelles multimodales à grande échelle. Le cadre de recalage proposé, accompagné d’une interface graphique et de publications associées, est disponible au téléchargement à des fins de recherche (pour les plateformes Windows et Linux) à l’adresse suivante : http://www.mrf-registration.net.