Formation Imagerie médicale avec VTK
En insistant sur la visualisation de données médicales, les intéractions, et les pipelines de post-traitement, cette formation met en avant les principales fonctionnalités offertes par la boîte à outil VTK (the Visualization Toolkit) utiles au développement d’applications pour le domaine de l’imagerie médicale.
Intégrez des reconstructions multiplanaires (MPR) et des techniques avancées de rendu volumique dans vos applications, tout en apprenant à utiliser les outils de traitement associés à la segmentation et au recalage.
La formation allie théorie et pratique par le biais de cours et d’exercices.
Les exercices seront implémentés en C++, mais peuvent s’adapter à n’importe quel langage supporté par VTK (Python, C#, Java, JavaScript).
Objectifs
- Intégrer des techniques avancées de rendu volumique dans une vue 3D
- Intégrer des vues MPR obliques ou alignées sur les axes principaux
- Passer en revue les différentes fonctionnalités utiles pour le rendu, l’annotation, la segmentation, et le recalage de données médicales.
Prérequis
- C++: Bonnes connaissances
- VTK : Connaissances basiques du modèle de données et de l’utilisation du pipeline
Programme
- Images, chargement et enregistrement
- Rappel sur le modèle de données spécifique aux images (vtkImageData)
- Lecture et écriture d’images médicales et des métadonnées associées.
- Le module externe vtkDICOM
- Rendu volumique
- Explication des différents paramètres exposés lors du rendu volumique
- Utilisation de fonction de transfert pour la gestion des couleurs et de l’opacité
- Aperçu du rendu multi-volume
- Visionneuse d’images
- Rendu de slices dans une vue 3D
- Render de slices dans une vue 2D
- MPR: Reconstruction multiplanaire avec vtkResliceImageViewer
- Acteurs et widgets pour le traitement d’images médicales
- Segmentation
- Outils de segmentation manuelle
- Conversion d’une image en surface et inversement
- Extraction de surfaces basée sur l’intensité des pixels (isosurfaces)
- Recalage
- Comparaison d’images recalées (rendu en damier, différence d’images)
- Transformation d’images
- Interopérabilité entre ITK et VTK
- Recalage de maillages par méthode ICP (Iterative Closest Point)
- Divers
- Brève présentation des outils et frameworks spécifiques à l’imagerie médicale (Slicer, Volview, MONAI…)
Les supports de cours sont en anglais.
Le repas du midi est inclus.
Informations Pratiques
Durée: demi-journée
Prochaine Date: 20 octobre 2023
Lieu: En ligne (webinar)
Prix: 400€ (Kitware est agréé centre de formation)
Formation en Entreprise
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A propos du formateur
Lucas a intégré l’équipe Kitware en septembre 2017 en tant qu’ingénieur R&D, suite à un stage de six mois dans le cadre de sa dernière année d’études en ingénierie à l’école CPE-Lyon. Lucas a principalement travaillé sur des projets liés à la réalité virtuelle et augmentée autour de VTK.
Lucas avait déjà passé son année de césure en informatique et visualisation scientifique chez Kitware dans les bureaux de Caroline du Nord aux USA, où il a principalement travaillé sur des méthodes de segmentation. Il a également travaillé sur l’architecture CMake afin de configurer un wrapping Python pour TubeTK.