Robust segmentation of focal lesions on multi-sequence MRI in multiple sclerosis

par Daniel García Lorenzo

Thèse de doctorat en Informatique

Sous la direction de Christian Barillot.

Soutenue en 2010

à Rennes 1 .

  • Titre traduit

    Segmentation robuste de lésions focales de sclérose en plaques d'IRM multiséquence


  • Résumé

    La sclérose en plaques (SEP) atteint autour de 80. 000 personnes en France. L'imagerie par résonance magnétique (IRM) est un outil essentiel pour le diagnostic de la SEP. Plusieurs bio-marqueurs sont obtenus à partir des IRM, comme le volume des lésions, et sont utilisés comme mesure dans des études cliniques en SEP, notamment pour le développement des nouveaux traitements. La segmentation manuelle des lésions est une tâche encombrante et dont les variabilités intra- et inter-expert sont grandes. Nous avons développé une chaîne de traitement automatique pour la segmentation des lesions focales en SEP. La méthode de segmentation est basée sur l'estimation robuste d'un modèle paramétrique des intensités du cerveau qui permet de détecter les lésions comme des données aberrantes. Nous avons aussi proposé deux méthodes pour ajouter de l'information spatiale avec les algorithmes mean shift et graph cut. Nous avons validé quantitativement notre approche en utilisant des images synthétiques et cliniques, provenant de deux centres différents pour évaluer la précision et la robustesse.


  • Résumé

    Multiple sclerosis (MS) affects around 80. 000 people in France. Magnetic resonance imaging (MRI) is an essential tool for diagnosis of MS and MRI-derived surrogate markers such as MS lesion volumes are often used as measures in MS clinical trials for the development of new treatments. The manual segmentation of these MS lesions is a time-consuming task that shows high inter- and intra-rater variability. We developed an automatic workflow for the segmentation of focal MS lesions on MRI. The segmentation method is based on the robust estimation of a parametric model of the intensities of the brain; lesions are detected as outliers to the model. We proposed two methods to include spatial information in the segmentation using mean shift and graph cut. We performed a quantitative evaluation of our workflow using synthetic and clinical images of two different centers to verify its accuracy and robustness.

Consulter en bibliothèque

La version de soutenance existe sous forme papier

Informations

  • Détails : 1 vol. (142 p.)
  • Notes : Publication autorisée par le jury
  • Annexes : Bibliogr. p. 121-140

Où se trouve cette thèse ?

  • Bibliothèque : Université de Rennes I. Service commun de la documentation. Section sciences et philosophie.
  • Disponible pour le PEB
  • Cote : TA RENNES 2010/18
Voir dans le Sudoc, catalogue collectif des bibliothèques de l'enseignement supérieur et de la recherche.