Endoscopy and Computer Vision (EnCoV)

EnCoV signifie Endoscopy and Computer Vision, c’est-à-dire endoscopie et vision par ordinateur en Français. Cette équipe conduit une recherche scientifique, clinique et interdisciplinaire focalisée sur, respectivement, la vision par ordinateur, l’endoscopie et l’assistance par ordinateur au diagnostic et geste interventionnel.

La vision par ordinateur est une branche de l’informatique consacrée à l’interprétation automatique des images et vidéos numériques. Les recherches d’EnCoV concernent plus particulièrement le recalage d’image et la reconstruction 3D à partir de données image monoculaires. De ces thèmes découlent un ensemble de problèmes difficiles et non-résolus, en termes de théorie et de mise en œuvre computationnelle. Deux cas peuvent être distingués : le cas basé sur un patron et le cas sans patron. Le patron est un modèle 3D déformable de l’objet observé. Le premier cas est appelé Shape-from-Template (SfT) ou forme-à-partir-d’un-patron en Français. Il résout le recalage d’image et la reconstruction 3D en ajustant le modèle 3D déformable aux données image. Le deuxième cas est appelé Non-Rigid Structure-from-Motion (NRSfM) ou forme-à-partir-du-mouvement non-rigide. Dans une  analogie au cas rigide, le SfT représenterait le calcul de pose alors que le NRSfM est une extension directe du SfM.

Exemple de reconstruction 3D d’un objet déformable, la casquette, résolu par Shape-from-Template (Bartoli et al, IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 2015).

L’endoscopie consiste à observer l’intérieur du corps grâce à une caméra, nommée endoscope. EnCoV s’intéresse à deux types d’endoscopie. Le premier est la cœlioscopie, utilisée dans les cavités abdominale et pelvienne, en chirurgie gynécologique et hépatobiliaire. La cœlioscopie fait partie des techniques de chirurgie minimalement invasive. Le second type est la coloscopie, pour le gros intestin.

L’interdisciplinarité émerge par le développement et l’utilisation de techniques de vision par ordinateur qui ensemble créent l’endoscopie assistée par ordinateur. Cette combinaison est très naturelle car l’endoscope est principalement une caméra formant une interface entre le médecin et le patient. Dans ce contexte, la recherche d’EnCoV s’effectue à la frontière entre la vision par ordinateur et la médecine, par le développement d’algorithmes et leur évaluation sur des modèles simulés, phantoms, animaux et patients. En cœlioscopie, les systèmes d’EnCoV assistent le chirurgien en combinant les données préopératoires avec le flux vidéo peropératoire grâce à la réalité augmentée et à la transparence virtuelle. En coloscopie, les systèmes d’EnCoV fournissent une aide au diagnostic en permettant au médecin de mesurer la taille des polypes et de reconnaître leur type.

Exemple extrait du système de réalité augmentée en cœlioscopie d’EnCoV appliqué à l’utérus (Bourdel et al, Surgical Endoscopy, 2017).

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