Résumé :

La chirurgie minimalement invasive (sans ouvrir le corps) permet de réduire les risques opératoires pour le patient. Cependant, le chirurgien perd alors toute notion de contexte et de profondeur lors d’une opération, sa vision étant limitée par la caméra endoscopique. C’est pourquoi un système chirurgical de réalité augmentée pourrait résoudre ces problèmes en redonnant de la profondeur à la séquence d’images. Pour cela, il est nécessaire de calibrer la caméra de l'endoscope et cela automatiquement pour obtenir une reconstruction en 3D de l’image sans contraindre le chirurgien.

Notre objectif est donc de réaliser une méthode d'autocalibrage d'une caméra endoscopique de focale variable pour une séquence d'images thoracoscopiques. Les paramètres de la caméra ainsi définis permettront de faire correspondre en temps réel un point de l'image à un point du monde réel. Ceci permettra par la suite de proposer au chirurgien un modèle 3D et une assistance diagnostique au cours de l'opération.

Dans cette présentation, nous allons nous attarder sur la reconnaissance de l’instrument dans l’image ainsi que sur les méthodes d’estimation des paramètres de la caméra à partir de primitives complexes.

MOTS-CLÉS : Chirurgie minimalement invasive, Reconnaissance de formes, Autocalibrage, Géométrie projective.

( Aussi, Claudia Chevrefils nous parle brièvement des types d'images de résonance magnétique presentement disponibles à l'Hôpital Ste-Justine et montrera quelques exemples de chacun des types d'images. )