Morgan MADEC Vendredi 10 novembre 2006

Conception, simulation et Conception, simulation et réalisation d’un processeur réalisation d’un processeur

optique pour la reconstruction optique pour la reconstruction d’images médicalesd’images médicales

Morgan MADECMorgan MADEC

Vendredi 10 novembre 2006Vendredi 10 novembre 2006

Soutenance de thèse pour l’obtention du grade de docteur de l’ULP

Spécialité : Électronique, Électrotechnique et Automatique

JuryJury Pr. Olivier BONNAUDPr. Olivier BONNAUD Rapporteur externeRapporteur externe

Pr. Pierre AMBSPr. Pierre AMBS Rapporteur externeRapporteur externe

Pr. Fabrice HEITZPr. Fabrice HEITZ Rapporteur interneRapporteur interne

Dr. HDR Yannick HERVEDr. HDR Yannick HERVE Directeur de thèseDirecteur de thèse

Dr. Wilfried UHRINGDr. Wilfried UHRING ExaminateurExaminateur

Dr. Jean-Baptiste FASQUELDr. Jean-Baptiste FASQUEL ExaminateurExaminateur

Dr. Pascal JOFFREDr. Pascal JOFFRE Membre invitéMembre invité

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Conception, simulation et réalisation d’un processeur optique pour la reconstruction d’images médicales

SommaireSommaire

Contexte du projet et motivationsContexte du projet et motivations Les processeurs optiquesLes processeurs optiques Aspect matérielAspect matériel ApplicationsApplications ConclusionsConclusions

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ContexteContexte Projet POEMEProjet POEME

Instrumentation optiqueInstrumentation optique MecatroniqueMecatronique

Initiative / CoordinationInitiative / Coordination Applicatifs médicauxApplicatifs médicaux

ÉlectroniqueÉlectronique Aspect matérielAspect matériel Modélisation système Modélisation système

PhotoniquePhotonique Traitement optique de Traitement optique de

l’informationl’information

PARTENARIAT CIFRE

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Contexte Contexte Motivations & PerspectivesMotivations & Perspectives

Besoin : Vitesse de reconstructionBesoin : Vitesse de reconstruction

Exemple : Assistance à l’acte chirurgical - Exemple : Assistance à l’acte chirurgical - RobotiqueRobotique

Illustration : Fréquence des mouvements « humains » : 0-10 Hz Illustration : Fréquence des mouvements « humains » : 0-10 Hz Asservissement efficace si fréquence de commande > 50 Hz.Asservissement efficace si fréquence de commande > 50 Hz. Images 512² x 10 Images 512² x 10 500 coupes/sec 500 coupes/sec Temps de reconstruction 2 coupes/sec (2003)Temps de reconstruction 2 coupes/sec (2003)

Contraintes matérielles• Robustesse• Précision• Autonomie

• Réactivité

Contraintes logicielles• Acquisition d’images durant l’intervention• Reconstruction rapide• Post-traitement rapide• Calcul des commandes

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Contexte Contexte Motivations & Perspectives Motivations & Perspectives

Pr. Russel H. Taylor (2003 – John Hopkins U)Pr. Russel H. Taylor (2003 – John Hopkins U)

Prospective vers des solutions alternativesProspective vers des solutions alternativesTraitement optique de l’informationTraitement optique de l’information

« La robotique chirurgicale est à « La robotique chirurgicale est à l’heure actuelle au même point l’heure actuelle au même point

que la robotique industrielle en 1972 »que la robotique industrielle en 1972 »

Potentiel d’évolution de Potentiel d’évolution de la robotique chirurgicalela robotique chirurgicale

Potentiel d’évolution de Potentiel d’évolution de l’électronique classiquel’électronique classique

>>

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SommaireSommaire


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Les processeurs Les processeurs optiquesoptiques

Principe de fonctionnementPrincipe de fonctionnement

Traitement optique de l’informationTraitement optique de l’information

==

Tirer partie des avantagesTirer partie des avantages

des propriétés de l’optiquedes propriétés de l’optique

Vitesse de calcul

Parallélismemassif

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SOURCE

SYSTEME D’AFFICHAGE

SYSTEME OPTIQUE DE

TRAITEMENTSYSTEME

D’ACQUISITION



CONTRÔLEUR

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Un exempleUn exemple

Corrélateur optique de Vander LugtCorrélateur optique de Vander Lugt



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AvantageAvantage Gain apporté en temps de calculGain apporté en temps de calculExemple : Processeur optique de filtrage d’images 1024² Exemple : Processeur optique de filtrage d’images 1024²

@ 1 khZ (pour des filtrages nécessitant le passage à la TF).@ 1 khZ (pour des filtrages nécessitant le passage à la TF).

Avantage augmente avec la taille des imagesAvantage augmente avec la taille des images

RAPIDITE DE CALCUL

TypeType MatérielMatériel AccélérationAccélération

PC classiquePC classique Power G5 DCPower G5 DC 125125

DSP DSP « float »« float » Tiger SharcTiger Sharc 6666

FPGA FPGA « fixed »« fixed » Stratix IIStratix II 2020

SupercalculateurSupercalculateur BlueGeneBlueGene 0,0010,001


PotentielPotentiel

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DéfautsDéfauts Qualité de traitementQualité de traitement

Bruit propre au traitementBruit propre au traitement Quantification des donnéesQuantification des données Acquisition quadratiqueAcquisition quadratique Bruits optiquesBruits optiques

Analyse en simulationAnalyse en simulation

Manque de souplesseManque de souplesse


PotentielPotentiel

PERTE DE QUALITE

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Facteur de mériteFacteur de mérite


PotentielPotentiel

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SommaireSommaire


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Polychrom.Laser Diode Laser

Aspect MatérielAspect MatérielSources de lumièreSources de lumière

Sources cohérentes

Sources non-cohérentes

LEDMonochrom.

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Aspect MatérielAspect MatérielSystèmes d’acquisitionSystèmes d’acquisition

Caméras rapides à base de Caméras rapides à base de capteur CMOScapteur CMOS

Fort marchéFort marché Capteurs et systèmes Capteurs et systèmes

complets en plein essorcomplets en plein essor Performances adaptéesPerformances adaptées Matériel standard et bon Matériel standard et bon

marché (~1000 €)marché (~1000 €)

Dvlp d’une caméra à écriture Dvlp d’une caméra à écriture directedirecte

Capteur CMOS rapide1280x1024 – 12µm1000 fpsDAC 10 bitsElectronic True SNAP Shutter

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Aspect MatérielAspect MatérielSystèmes d’affichageSystèmes d’affichage

Afficheurs rapidesAfficheurs rapides Peu de systèmes commerciaux qui Peu de systèmes commerciaux qui

conviennentconviennent Marché restreintMarché restreint Plusieurs technologiesPlusieurs technologies

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Aspect MatérielAspect MatérielSystèmes d’affichageSystèmes d’affichage

Travaux sur les systèmes d’affichage à FLCTravaux sur les systèmes d’affichage à FLC Caractérisation d’un FLC-A commercialCaractérisation d’un FLC-A commercial

Mise en évidence de limitations importantes (non-Mise en évidence de limitations importantes (non-uniformité, non-linéarité, rémanence, …)uniformité, non-linéarité, rémanence, …)

Dynamique réelle < 5 bits.Dynamique réelle < 5 bits. ~ 20000 €~ 20000 €

Etude des techniques d’augmentation de Etude des techniques d’augmentation de dynamiquedynamique

Problèmes en lumière cohérenteProblèmes en lumière cohérente Fortes limitationsFortes limitations

Prototypage virtuel d’un modulateur analogique Prototypage virtuel d’un modulateur analogique rapide à base de FLC-Brapide à base de FLC-B

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Géométrie d’une cellule FLC stabilisée en Géométrie d’une cellule FLC stabilisée en surfacesurface

Position des molécules contrôlées par EPosition des molécules contrôlées par E

Aspect MatérielAspect MatérielModèle de FLC-BModèle de FLC-B

sin sin 2EPt d

Axe rapide

Axe lent

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Modèle du SSFLC-B en VHDL-AMSModèle du SSFLC-B en VHDL-AMS Basé sur le modèle physiqueBasé sur le modèle physique Complété par des modèles Complété par des modèles comportementauxcomportementaux

Comportement optiqueComportement optique TempératureTempérature Comportement électroniqueComportement électronique Transport d’ionsTransport d’ions

Validation Validation « expérimentalement » : littérature« expérimentalement » : littérature Modèles descriptifs valides par natureModèles descriptifs valides par nature


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Résultats de simulationsRésultats de simulations


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Aspect MatérielAspect MatérielPrototypage virtuel d’une Prototypage virtuel d’une

commandecommandePrincipe de la commandePrincipe de la commande

Temps

Temps

Tension

Angle azimutal

FLCCellule

Tb

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Temps


commandecommande Signal de positionnement : 10 V - 500 à 600 µs.Signal de positionnement : 10 V - 500 à 600 µs. Signal de maintien : ± 1 V à 1 MHz.Signal de maintien : ± 1 V à 1 MHz.

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Même signal de commandeMême signal de commande Température varie de 20° à 25°Température varie de 20° à 25°

La sortie varie du noir au blancLa sortie varie du noir au blanc Calibration ou asservissementCalibration ou asservissement


commandecommande

20°

25°

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SommaireSommaire


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Système d’acquisition (2D)Système d’acquisition (2D)

Données acquisesDonnées acquises Atténuation du faisceau par l’objetAtténuation du faisceau par l’objet Exp de la transformée de Radon de l’objetExp de la transformée de Radon de l’objet

ApplicationApplicationPrincipe de la tomographiePrincipe de la tomographie

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Inversion de la transformée Inversion de la transformée de Radon de Radon Rétroprojections filtrées Rétroprojections filtrées (FBP)(FBP) Complexité de calculComplexité de calcul

Filtrage : O(NFiltrage : O(N22)) Rétroprojection : O(NRétroprojection : O(N33))

Implémentation optiqueImplémentation optique Filtrage Filtrage RétroprojectionRétroprojection

Filtrage de chacune des projections

(à angle constant)

Rétroprojection

Algorithme FBP

ApplicationApplicationPrincipe de la reconstructionPrincipe de la reconstruction

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RétroprojectionRétroprojection

ApplicationApplicationRétroprojection optique - Rétroprojection optique -

PrincipePrincipe

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ApplicationApplicationFiltrage optique des projectionsFiltrage optique des projections

Montage de type Vander LugtMontage de type Vander Lugt

Problèmes liés à l’acquisition quadratiqueProblèmes liés à l’acquisition quadratique Filtre passe-bas pour la dérivationFiltre passe-bas pour la dérivation Calcul d’une racine carrée Calcul d’une racine carrée non-linéarité non-linéarité

Problèmes liés à la quantificationProblèmes liés à la quantification

Problèmes liés à la lumière cohérenteProblèmes liés à la lumière cohérente Résultat expérimental de reconstructionRésultat expérimental de reconstruction

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PrincipePrincipe

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PrincipePrincipe

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PrincipePrincipe

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PrincipePrincipe

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PrincipePrincipe

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PrincipePrincipe

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PotentielPotentielAccélération apportée par le calcul optiqueAccélération apportée par le calcul optique

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Modèle complet du rétroprojecteur optiqueModèle complet du rétroprojecteur optique Problèmes de quantificationProblèmes de quantification

Quantification à l’affichageQuantification à l’affichage Quantification à l’acquisitionQuantification à l’acquisition

Alignement géométriqueAlignement géométrique Positionnement du prismePositionnement du prisme Alignement du prismeAlignement du prisme

Evaluation de la qualitéEvaluation de la qualité Comparaison avec l’image reconstruite Comparaison avec l’image reconstruite

numériquementnumériquement Critères statistiques / adaptés à l’imageCritères statistiques / adaptés à l’image


SimulationSimulation

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Effet de la quantificationEffet de la quantification



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SimulationSimulationAccumulation de Accumulation de kk images soit images soit

Sur le capteurSur le capteur Par post-traitement Par post-traitement Compromis : nombre Compromis : nombre

d’acquisitions / reconstruction d’acquisitions / reconstruction ((NNACQACQ))

max , ,rec aff mot acqT T T T

0,52motT k t 2aff affT k t

acq acq acqT N t

min ,out aff acq acqD k D N D Temps de calcul Dynamique de l’image en sortie

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SimulationSimulationAlignements Alignements

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Résultats de simulationsRésultats de simulations Effets premier ordre pour tous les bruits.Effets premier ordre pour tous les bruits. Pour avoir un SNR de 30 dBPour avoir un SNR de 30 dB

Alignements radiaux ~ 1 pixelAlignements radiaux ~ 1 pixel Alignements angulaires ~ 0.1°Alignements angulaires ~ 0.1°

Exemple de déformationExemple de déformation



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PrototypePrototype

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FantômeFantôme 5% d’erreur de 5% d’erreur de

classificationclassification Précision des Précision des

paramètres des paramètres des ellipses > 90%ellipses > 90%


RésultatsRésultats

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ImagesImages VisuellementVisuellement

Détails présentsDétails présents Effet « flou »Effet « flou »

SNR > 10 dBSNR > 10 dB


RésultatsRésultats

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ApplicationApplicationCas pratique de reconstructionCas pratique de reconstruction

En réalité, systèmes d’acquisition plus complexes En réalité, systèmes d’acquisition plus complexes

Scanners hélicoïdauxScanners hélicoïdaux

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Méthode ASSRMéthode ASSR Transformation du jeu Transformation du jeu

d’acquisitions 3D en série d’acquisitions 3D en série de jeux 2Dde jeux 2D

Utilisation de plans Utilisation de plans inclinés interpolant la inclinés interpolant la trajectoire de la sourcetrajectoire de la source

Reconstruction Reconstruction planaireplanaire

Utilisation d’un Utilisation d’un processeur optiqueprocesseur optique

ApplicationApplicationCas pratique – Algorithme ASSRCas pratique – Algorithme ASSR

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Filtrage de chacune des projections

(à angle constant)

Rétroprojection

Algorithme FBPRecombinaison

Reconstructiondans chaque plan

Algorithme ASSR

Interpolation

ApplicationApplicationCas pratique – Algorithme ASSRCas pratique – Algorithme ASSR

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ApplicationApplicationCas pratique – Implémentation Cas pratique – Implémentation

hybridehybride

MémoireScanner

Mémoire Locale

Acquisitions utiles

Unité de recombinaison

TamponSinogrammes //

Unité de filtrage

Unité de rétroprojection

TamponCoupes obliques

Unité d’interpolation

TamponCoupes

transversales

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hybridehybride Coprocesseur de recombinaison (FSM)Coprocesseur de recombinaison (FSM)

Mémoire locale contenant les acquisitions utiles

Mémoire tampon contenant les sinogrammes parallèles

Unité de contrôle

Mémoire adresse

Mémoire correct.

X

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hybridehybride Coprocesseur de reconstruction planaireCoprocesseur de reconstruction planaire

Système 100% optiqueSystème 100% optique Processeur optique de filtrageProcesseur optique de filtrage Processeur optique de rétroprojectionProcesseur optique de rétroprojection

Système hybrideSystème hybride Processeur numérique de filtrage (DSP)Processeur numérique de filtrage (DSP) Processeur optique de rétroprojectionProcesseur optique de rétroprojection

Coprocesseur d’interpolationCoprocesseur d’interpolation

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hybridehybrideBilan des Bilan des

performancesperformances Filtrage Filtrage

numérique numérique limitant limitant Filtrage optiqueFiltrage optique

DSP en //DSP en //

Gain ~ 30. Gain ~ 30.

Besoin : 500 coupes/secBesoin : 500 coupes/secOptique à moins d’un ordre de grandeurOptique à moins d’un ordre de grandeur

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Résultats expérimentaux (images Résultats expérimentaux (images Siemens)Siemens)


hybridehybride

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ConclusionsConclusions

Bilan sur l’aspect matérielBilan sur l’aspect matériel Interfaces optoélectroniques critiquesInterfaces optoélectroniques critiques

Cadence Cadence Vitesse de traitement Vitesse de traitement Qualité Qualité Qualité de traitement Qualité de traitement

Caméra rapide OKCaméra rapide OK Afficheur rapideAfficheur rapide

Non-cohérent Non-cohérent Matrices à LEDS Matrices à LEDS Cohérent Cohérent SLM à développer SLM à développer

Performances actuelles confirment le potentielPerformances actuelles confirment le potentiel Profiter du développement de l’électronique Profiter du développement de l’électronique

pour évoluerpour évoluer

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Bilan sur l’aspect applicatifBilan sur l’aspect applicatif Filtrage par voie optique : incompatible avec Filtrage par voie optique : incompatible avec

l’applicationl’application Rétroprojection optiqueRétroprojection optique

Résultats très encourageants Résultats très encourageants Conditions expérimentales à améliorerConditions expérimentales à améliorer

Système hybride Système hybride Réduction du temps de calculRéduction du temps de calcul Brevet n° 06/08361 du 22/09/2006Brevet n° 06/08361 du 22/09/2006 Matériel standardMatériel standard Perspectives médicales intéressantesPerspectives médicales intéressantes

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PerspectivesPerspectives PrototypePrototype

Affichage adapté à nos besoinsAffichage adapté à nos besoins Système optique dans des conditions optimales Système optique dans des conditions optimales

(solid state optic, intégration, …)(solid state optic, intégration, …) Validation : système d’assistance peropératoireValidation : système d’assistance peropératoire Veille technologique : optique vs numériqueVeille technologique : optique vs numérique Transfert technologiqueTransfert technologique

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Merci pour votre attention …Merci pour votre attention …

??

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