Modélisation bilinéaire et estimation du déplacement pour l’imagerie de l’élasticité appliquée au cancer de la thyroïde

Modélisation bilinéaire et estimation du déplacement pour l’imagerie de l’élasticité appliquée au cancer de la thyroïde

Bilinear modelling and estimation of displacement for thyroid cancer elasticity imaging

Philippe Delachartre Hervé Liebgott  François Lacouture  Fabrice Morestin  Andrej Lyshchik  Tatsuya Higaschi  Ryo Asato 

Creatis, CNRS UMR 5515, Inserm U 630, INSA, Blaise Pascal, 69100 Villeurbanne, France

LaMCoS, CNRS UMR 5514, INSA, J. C. A. Coulomb, 69100 Villeurbanne, France

Department of Diagnostic Imaging and Nuclear Medicine, Kyoto University Graduate School of Medicine,54, Kawahara-cho, Sakyo-ku Kyoto, 606-8507, Japan

Department of Otolaryngology - Head and Neck Surgery, Kyoto University Graduate School of Medicine, Sakyo-ku, Kyoto, 606-8507, Japan

Corresponding Author Email: 
philippe.delachartre@creatis.insa-lyon.fr
Page: 
235-245
|
Received: 
2 June 2006
|
Accepted: 
N/A
|
Published: 
31 August 2006
| Citation

OPEN ACCESS

Abstract: 

In this study we present a tissue motion modelling and estimation method for elasticity imaging with ultrasound applied to thyroid cancer. Elasticity image of tumor and surrounding tissue of thyroid gland is acquired under a freehand tissue compression using a standard ultrasound probe. The complexity of the movements to analyze requires the development of a parametric model of the displacement and a specific estimation method adapted to sub-pixel displacement. The motion model is a bilinear model with 8 parameters. The model parameters are estimated using a multi-scale iterative approach. This approach was tested on simulation images and clinical data. The first clinical results show the interest and the potential of such imaging technique for the visualization of thyroid tumors.

Résumé

Nous proposons dans cette étude une modélisation et une estimation du mouvement pour l’imagerie échographique de l’élasticité des tissus mous appliquée au diagnostic du cancer de la thyroïde. L’image de l’élasticité de la tumeur et des tissus environnants s’obtient par compression progressive de la thyroïde du patient à l’aide de la sonde échographique. La complexité des mouvements à analyser nécessite le développement d’un modèle paramétrique du déplacement et d’une méthode d’estimation des paramètres du modèle adaptée aux déplacements sub-pixels. Le modèle de mouvement est un modèle bilinéaire à 8 paramètres. L’estimation des paramètres du modèle s’effectue par une approche itérative multi-échelle. Cette approche est testée sur des images de simulation puis, sur des données cliniques. Les premiers résultats cliniques indiquent l’intérêt et le potentiel de cette technique d’imagerie pour la visualisation des tumeurs de la thyroïde.

Keywords: 

Parametric displacement modelling, sub-pixel tissue motion estimation, block matching, multiscale approach, ultrasound image, elasticity imaging of thyroid

Mots clés

Modèle paramétrique du déplacement, estimation de mouvement sub-pixel, mise en correspondance par bloc, approche multi-échelle, ultrasons, imagerie de l’élasticité de la thyroïde

1. Introduction
2. Modèle Et Méthode
3. Simulation
4. Protocole Expérimental
5. Résultats
6. Conclusion
  References

[1] SIPERSTEIN A.E., CLARK O.H., Thyroid Diseases: Tumors. Carcinoma of Follicular Epithelium. Surgical Therapy. In : Braverman LE, Utiger RD, eds. Werner and Ingbar’s The Thyroid A Fundamental and Clinical Text. 8th ed. Lippincott Williams & Wilkins 2000; 898-899.

[2] TAN G.H., GHARIB H., READING C.C., Solitary thyroid nodule. Comparison between palpation and ultrasonography. Arch Intern Med. 1995 Dec 11-25;155(22): 2418-23.

[3] BRANDER A., VIIKINKOSKI P., NICKELS J., KIVISAARI L., Thyroid gland: US screening in a random adult population. Radiology. 1991; 181: 683-7.

[4] EZZAT S., SARTI D.A., CAIN D.R., BRAUNSTEIN G.D., Thyroid incidentalomas. Prevalence by palpation and ultrasonography. Arch Intern Med. 1994; 154: 1838-40.

[5] WATTERS D.A., AHUJA A.T., EVANS R.M., et al., Role of ultrasound in the management of thyroid nodules. Am J Surg 1992; 164: 654-657.

[6] TAKASHIMA S, FUKUDA H, NOMURA et al., Thyroid nodes: re-evaluation with ultrasound. J. Clin. Ultrasound 1995; 23: 179-184.

[7] LERNER R.M., HUANG S.R., PARKER K.J., Sonoelasticity images derived from ultrasound signals in mechanically vibrated tissues, Ultrasound Med Biol. 1990; 16, 231-239.

[8] OPHIR J., ALAM S.K., GARRA B., KALLEL F., KONOFAGOU E., KROUSKOP T., VARGHESE T., Elastography: ultrasonic estimation and imaging of the elastic properties of tissues. Proc Inst Mech Eng [H]. 1999; 213: 203-33.

[9] GARRA B.S., CESPEDES E.I., OPHIR J. et al. Elastography of breast lesions: initial clinical results, Radiology. 1997; 202: 79-86.

[10] COCHLIN D.L., GANATRA R.H., GRIFFITHS D.F., Elastography in the detection of prostatic cancer. Clin Radiol. 2002; 57: 1014-20.

[11] LYSHCHIK A, HIGASHI T, ASATO R, MAI J.J, INSANA M.F, BRILL A.B, VON BEHREN P, GA T, TOGASHI K., Ultrasound Elastography in Differential Diagnosis of Thyroid Gland Tumors: Initial Clinical Results. 90th Scientific Assembly and Annual Meeting of Radiological Society of North America (RSNA), Chicago November 28 - December 3, 2004, Chicago, IL USA. RSNA Scientific Assembly and Annual meeting Program. 2004: 189.

[12] LYSHCHIK A., HIGASHI T., ASATO R., MAI J.J., INSANA M.F., BRILL A.B., VON BEHREN P., SAGA T., TOGASHI K., Elastographic Imaging of Thyroid Gland Tumors. Radiology. 2005; 237:202-11.

[13] WECHSLER H., DURIC Z., LI F., CHERKASSKY V., Motion estimation using Statistical learning theory. IEEE Trans. Pattern Analysis Machine Intelligence, vol. 26, n° 4, pp. 466-478, 2004.

[14] TOUCHAL-MGUIL S., Une technique de corrélation directe d’images numériques : Application à la détermination de courbes limites de formage et proposition d’un critère de striction. Thèse INSA Lyon, 1997.

[15] GIACHETTI A., Matching techniques to compute image motion. Image vision and computing. 18, pp. 247-260, 2000.

[16] BOHS L.N., GEIMAN B.J., ANDERSON M.E., GEBHART S.C., TRAHEY G.E., Speckle tracking for multi-dimensional flow estimation. Ultrasonics 38 (2000) 369-375.

[17] JENSEN J. A., Field: A Program for Simulating Ultrasound Systems. Medical & Biological Engineering & Computing, vol. 34, pp. 351-353, 1996.