Thèse Recalage Automatique Continu Entre Irm Préopératoire et Vidéo Intraopératoire pour la Prise en Compte des Déformations Cérébrales en Neuronavigation H/F - Doctorat.Gouv.Fr

Établissement : Université de Montpellier École doctorale : I2S - Information, Structures, Systèmes Laboratoire de recherche : Laboratoire d'Informatique, de Robotique et de Micro-électronique de Montpellier Direction de la thèse : Christophe FIORIO ORCID 0000000172455969 Début de la thèse : 2027-01-01 Date limite de candidature : 2026-11-03T23:59:59 Lors de la résection de tumeurs cérébrales, les déformations du cerveau induites par la craniotomie et l'intervention, dites « brain shift », limitent la précision de la neuronavigation fondée sur l'IRM préopératoire. Ces déformations peuvent dépasser le centimètre et compromettre la correspondance entre les repères anatomiques préopératoires et la scène chirurgicale. Cette thèse vise à développer un dispositif de vision stéréoscopique embarqué et des méthodes de vision par ordinateur pour suivre ces déformations, recaler les observations intraopératoires dans l'IRM et reconstruire la cavité de résection.

Un premier volet portera sur la conception d'un système comprenant deux caméras RGB fixées sur la tête du neurochirurgien. L'acquisition depuis son point de vue vise à limiter les occlusions rencontrées avec des caméras fixes et à assurer la continuité temporelle des observations. Les vidéos seront exploitées avec l'IRM préopératoire pour suivre les structures anatomiques et leurs déformations. En articulation avec un post-doctorat associé, les travaux intégreront des outils de segmentation et de recalage automatique vidéo-IRM en 3D, à partir d'une base en cours de constitution visant environ 100 patients et associant des vues RGB et des portions d'IRM annotées manuellement.

Un second volet concernera l'estimation de la pose 6D des instruments chirurgicaux à partir de leur partie visible et de leur géométrie connue. L'analyse des trajectoires et des variations de vitesse de leur pointe servira à étudier la reconstruction de la cavité de résection, y compris dans les régions partiellement occultées, puis son recalage dans l'IRM. L'ensemble contribuera à la localisation anatomique et temporelle des gestes chirurgicaux et à la production de comptes rendus postopératoires interactifs, avec une perspective d'utilisation pédagogique.

La validation sera d'abord conduite sur un cerveau fantôme souple soumis à des déformations contrôlées. La précision sera évaluée par comparaison avec un système optoélectronique de capture du mouvement de précision submillimétrique. Une preuve de concept au bloc opératoire est ensuite envisagée, sous réserve de résultats satisfaisants en laboratoire et de la mise en place du cadre réglementaire de l'étude pilote. Le projet prolonge des travaux engagés dans une Action exploratoire Inria, notamment la thèse de Paul André (2024-2027) sur le recalage vidéo-IRM semi-automatique et une aide au développement technologique. Une base de données visant environ 100 patients est en cours de constitution ; elle associe des vues RGB intraopératoires et des portions d'IRM correspondantes, annotées manuellement pour les vaisseaux, sillons, crêtes de gyrus et parenchyme.
La thèse s'inscrit dans une collaboration entre CAMIN et ICAR, réunissant des compétences en neurochirurgie, analyse du mouvement, vision par ordinateur, reconstruction 3D et recalage multimodal. Outre l'assistance au repérage anatomique, le projet vise un apport pédagogique en facilitant la restitution des gestes opératoires dans l'imagerie du patient.
Elle sera hébergée dans l'équipe CAMIN et co-encadrée avec l'équipe ICAR du LIRMM. Elle associera vision par ordinateur, imagerie médicale et analyse du mouvement, en collaboration avec des neurochirurgiens de l'AP-HP et du CHU de Montpellier. 1. Concevoir et valider un dispositif stéréoscopique RGB porté par le neurochirurgien, permettant une observation continue de la scène opératoire depuis son point de vue.
2. Exploiter les vidéos pour suivre les déformations cérébrales et intégrer un recalage 3D automatique avec l'IRM préopératoire, en lien avec les développements du post-doctorat associé.
3. Estimer la position et l'orientation des instruments chirurgicaux à partir d'observations partielles et de leur géométrie connue, afin de localiser leur pointe dans la cavité.
4. Étudier la reconstruction de la cavité de résection à partir des trajectoires des instruments et la reporter dans l'IRM.
5. Contribuer à la génération de comptes rendus interactifs localisant les gestes chirurgicaux dans l'espace et dans le temps.
6. Quantifier les performances sur un fantôme déformable, puis préparer une preuve de concept au bloc opératoire.
Acquisition et prototypage.
Une étude bibliographique et des choix technologiques précéderont la conception d'un dispositif comportant une paire de caméras RGB fixée sur la tête du neurochirurgien. Un cerveau fantôme souple sera conçu pour reproduire des conditions de déformation et d'observation représentatives.

Données et recalage multimodal.
La thèse contribuera à la finalisation de la base annotée, en lien avec le post-doctorat. Les développements associés porteront sur le centrage de la vue IRM sur la tumeur à partir de la séquence FLAIR, la segmentation automatique, notamment par des réseaux de type U-Net, et le recalage 3D vidéo-IRM. La thèse adaptera et intégrera ces outils au dispositif embarqué pour exploiter la continuité temporelle des vidéos et suivre les déformations non rigides.

Suivi des instruments et reconstruction.
La pose 6D des outils sera estimée à partir de leurs parties visibles et d'une connaissance préalable de leur géométrie, afin d'inférer la position de leur pointe lorsqu'elle est occultée. L'exploitation des trajectoires et des inversions de vitesse de la pointe sera étudiée pour estimer la cavité de résection, puis la recaler dans l'IRM préopératoire.

Validation.
Les reconstructions seront comparées à une référence obtenue par capture optoélectronique du mouvement, de type VICON, sur le fantôme soumis à un « brain shift » artificiel. L'évaluation portera sur la précision de reconstruction et de recalage dans des conditions réalistes. Le passage à une étude pilote au bloc opératoire dépendra des résultats obtenus et de la préparation réglementaire.

Des connaissances en vision par ordinateur et en traitement d'images sont recherchées, avec un intérêt particulier pour le recalage multimodal, le suivi temporel et la prise en compte des déformations. Une expérience en vision stéréoscopique, calibration de caméras, reconstruction 3D, apprentissage profond ou imagerie médicale constituera un atout.

Le sujet demande un goût pour le développement algorithmique et l'expérimentation : prototypage d'un dispositif de vision embarqué, exploitation de données multimodales et évaluation quantitative des méthodes. Une expérience de l'acquisition vidéo ou de l'intégration de systèmes de vision sera appréciée, sans être indispensable.

Rigueur scientifique, autonomie, curiosité et capacité à travailler dans une équipe pluridisciplinaire sont essentielles. La personne recrutée devra pouvoir échanger avec des spécialistes de l'informatique et des neurochirurgiens, et manifester un intérêt pour les applications cliniques. Une bonne maîtrise de l'anglais scientifique, à l'écrit comme à l'oral, est attendue pour la lecture bibliographique, la rédaction et la présentation des travaux.

• Imagerie médicale
• Imagerie par résonance magnétique (IRM)
• Anglais
• Autonomie
• Traitement d'image