Renaud Lebrun. Imagerie 3D en Biologie Evolutive. Un effet «de mode»? Introduction. Introduction
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- Anne-Laure Marion
- il y a 8 ans
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1 Imagerie 3D en Biologie Evolutive Imagerie 3D en Biologie Evolutive Introduction Renaud Lebrun Institut des Sciences de l Evolution Université Montpellier 2 Introduction CT, µct, IRM Un effet «de mode»? Avancée fondamentale Des technologies / méthodes qui se répandent et qui resteront renaud.lebrun@univ-montp2.fr 1 2 Imagerie 3D en Biologie Evolutive Imagerie 3D en Biologie Evolutive Buts de cette intervention Contenu Introduction Donner des bases théoriques et pratiques pour: l acquisition le traitement l analyse Introduction 3D par tomographie RX Traitement des données 3D (segmentation, reconstruction) Intérêt en paléontologie / biologie évolutive Géométrie morphométrique: exemples des images 3 4 1
2 Tomographie par rayons X Introduction Acquisition I) Méthodologie de données Tomographie par rayons X Spectre = Rayonnement continu + Raies Université Montpellier II Zürich UniversitätsSpital 7 Scanners In-vivo 8 2
3 Tomographie par rayons X : principe Anthropological Institute, Zürich ESRF, Grenoble Source de Rayons X Détecteur Radiographie Scanners industriels 9 10 Tomographie par rayons X : principe Tomographie par rayons X Source de Rayons X Détecteur Rotation de l objet (ou du détecteur) nouvelles radiographies Radiographie 11 Radiographies Densité (x,y,z) Coupes virtuelles 12 3
4 Stockage des images Artefacts Noir/Blanc: 1bit Niveaux de gris: 8 bit (1 byte): 256 niveaux 16 bit: 256² = niveaux Ratio signal / bruit 130 projections Avg=1 500 projections Avg = Artefacts Artefacts Mouvement des spécimens pendant l acquisition Beam hardening (durcissement de faisceau) Synchronisation de l acquisition sur le cycle respiratoire 15 Utilisation d une source monochromatique 16 4
5 Artefacts Echantillon vs. Machine Ring artefacts Structures peu denses Structures très denses Faible énergie (~40 kev) =Source RX adaptée Haute énergie (>100 kev) = Source RX adaptée Echantillon vs. Machine Echantillon vs. Machine Petit spécimen Grand spécimen - Petite chambre d acquisition - Haute résolution = Capteur CCD adapté + Géométrie adaptée + Source ponctuelle - Grande chambre d acquisition - Faible résolution = Capteur CCD adapté + Géométrie adaptée + Source puissante 19 Spécimens vivants Spécimens fixés -Porte-échantillon de type «lit horizontal» =géométrie du scanner fixe -Porte-échantillon rotatif =Scanner à géométrie variable (plus grande gamme de résolutions) 20 5
6 Il n existe pas de machine totalement polyvalente. Impossible de couvrir toutes les gammes de résolution, taille et densité avec une seule machine. SkyScan 1076 Dimensionné pour échantillons de la taille et de la densité d une souris ~3 mm 6.5 cm de diamètre 09µm, 18µm, 36µm 40 kv 100 kv Conçu pour scanner des objets vivants Capteur CCD rapide Lit horizontal fixe Segmentation / Visualisation Extraction des structures d intérêt Automatiquement (seuillage) 24 6
7 Extraction des structures d intérêt Semi-automatiquement à manuellement (ex: cavités) Paléontologie Information morphologique Signal chimique Paléontologie Information morphologique Signal chimique Que peut-on inférer de la morphologie? 27 Chaimanee Y., Lebrun R., Yamee C. and Jaeger J.-J
8 Chaimanee Y., Lebrun R., Yamee C. and Jaeger J.-J Chaimanee Y., Lebrun R., Yamee C. and Jaeger J.-J Applications Lebrun R., Thèse de doctorat (2008) 31 Zollikofer C. et al. (Lebrun R. incl.) Anat Rec. (2009) 32 8
9 Applications Extractions de structures diagnostiques internes: Zollikofer C. et al. (Lebrun R. incl.) Anat Rec. (2009) 33 Tabuce R., Marivaux L., Lebrun R. et al. Proc. R. Soc. B (2009) 34 Analyses comparatives Analyses Comparatives Analyses comparatives Scans Modèles 3D Mesures Analyses comparatives (aire, volume, géométrie) 36 9
10 Analyses comparatives Forme et Taille Morphologie = taille + forme taille: un nombre forme: un vecteur multidimensionnel Analyses comparatives Applications: oreilles internes 37 Lebrun R. et al., J. Anat (2010) 38 Applications: the face of Siamopithecus eocaenus Analyses comparatives Conclusions Zollikofer C. et al. (Lebrun R. incl.) Anat Rec. (2009) 39 10
11 Conclusion Investissements Conclusions Temps d acquisition longs Coût élevé Bénéfices majeurs Analyses non destructives Collections virtuelles Nouveaux domaines d investigation 41 11
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