Automatic segmentation and shape analysis of human hippocampus in Alzheimer's disease

par Kaikai Shen

Thèse de doctorat en Instrumentation et informatique de l'image

Sous la direction de Fabrice Mériaudeau et de Pierrick Bourgeat.

Le président du jury était Olivier Laligant.

Le jury était composé de Jérôme Landre.

Les rapporteurs étaient Su Ruan, Didier Vray.

  • Titre traduit

    Segmentation automatique et analyse de forme d'hippocampes humains dans l'étude de la maladie d'Alzheimer


  • Résumé

    L’objectif de cette thèse est l’étude des changements de la forme de l’hippocampe due à l’atrophie causée par la maladie d’Alzheimer. Pour ce faire, des algorithmes et des méthodes ont été développés pour segmenter l’hippocampe à partir d’imagerie structurelle par résonance magnétique (IRM) et pour modéliser les variations dans sa forme. Nous avons utilisé une méthode de segmentation par propagation de multiple atlas pour la segmentation de l’hippocampe, méthode qui a été démontrée comme étant robuste dans la segmentation des structures cérébrales. Nous avons développé une méthode supervisée pour construire une base de données d’atlas spécifique à la population d’intérêt en propageant les parcellations d’une base de données génériques d’atlas. Les images correctement segmentées sont inspectées et ajoutées à la base de données d’atlas, de manière à améliorer sa capacité à segmenter de nouvelles images. Ces atlas sont évalués en termes de leur accord lors de la segmentation de nouvelles images. Comparé aux atlas génériques, les atlas spécifiques à la population d’intérêt obtiennent une plus grande concordance lors de la segmentation des des images provenant de cette population. La sélection d’atlas est utilisée pour améliorer la précision de la segmentation. La méthode classique de sélection basée sur la similarité des images est ici étendue pour prendre en compte la pertinence marginale maximale (MMR) et la régression des moindres angles (LAR). En prenant en considération la redondance parmi les atlas, des critères de diversité se montrent être plus efficace dans la sélection des atlas dans le cas où seul un nombre limité d’atlas peut-être fusionné. A partir des hippocampes segmentés, des modèles statistiques de la forme (SSM) sont construits afin de modéliser les variations de la forme de l’hippocampe dans la population. La correspondance entre les hippocampes est établie par une optimisation d’ensemble des surfaces paramétriques. Les paramétrages sphériques des surfaces sont aplatis pour faciliter la reparamétrisation et l’interpolation. Le reparamétrage est régularisé par une contrainte de type fluide visqueux, qui est effectué à l’aide d’une implémentation basée sur la transformées en sinus discrète. Afin d’utiliser le SSM pour décrire la forme d’une nouvelle surface hippocampique, nous avons développé un estimateur des paramètres du model de la forme basée sur l’espérance-maximisation de l’algorithme du plus proche voisin itéré (EM-ICP). Un terme de symétrie est inclus pour forcer une consistance entre la transformée directe et inverse entre le modèle et la forme, ce qui permet une reconstruction plus précise de la forme à partir du modèle. La connaissance a priori sur la forme modélisé par le SSM est utilisée dans l’estimation du maximum a posteriori des paramètres de forme. Cette méthode permet de forcer la continuité spatiale et éviter l’effet de sur-apprentissage. Dans l’étude de l’hippocampe dans la maladie d’Alzheimer, nous utilisons le SSM pour modéliser le changement de forme de l’hippocampe entre les sujets sains et des patients souffrant d’Alzheimer. Nous identifions les régions touchées par l’atrophie dans la maladie d’Alzheimer en évaluant la différence entre les groupes de contrôle et ceux d’Alzheimer sur chaque point correspondant sur la surface. L’analyse des changements de la forme est restreinte aux régions présentant des différences significatives entre les groupes, ce qui a pour effet d’améliorer la discrimination basée sur l’analyse en composantes principales (ACP) du SSM. Les composantes principales décrivant la variabilité de la forme à l’intérieur des régions discriminantes ont une corrélation plus fortes avec le déclin des scores de mémoire épisodique liée à la pathologie de l’hippocampe dans la maladie d’Alzheimer.


  • Résumé

    The aim of this thesis is to investigate the shape change in hippocampus due to the atrophy in Alzheimer’s disease (AD). To this end, specific algorithms and methodologies were developed to segment the hippocampus from structural magnetic resonance (MR) images and model variations in its shape. We use a multi-atlas based segmentation propagation approach for the segmentation of hippocampus which has been shown to obtain accurate parcellation of brain structures. We developed a supervised method to build a population specific atlas database, by propagating the parcellations from a smaller generic atlas database. Well segmented images are inspected and added to the set of atlases, such that the segmentation capability of the atlas set may be enhanced. The population specific atlases are evaluated in terms of the agreement among the propagated labels when segmenting new cases. Compared with using generic atlases, the population specific atlases obtain a higher agreement when dealing with images from the target population. Atlas selection is used to improve segmentation accuracy. In addition to the conventional selection by image similarity ranking, atlas selection based on maximum marginal relevance (MMR) re-ranking and least angle regression (LAR) sequence are developed for atlas selection. By taking the redundancy among atlases into consideration, diversity criteria are shown to be more efficient in atlas selection which is applicable in the situation where the number of atlases to be fused is limited by the computational resources. Given the segmented hippocampal volumes, statistical shape models (SSMs) of hippocampi are built on the samples to model the shape variation among the population. The correspondence across the training samples of hippocampi is established by a groupwise optimization of the parameterized shape surfaces. The spherical parameterization of the hippocampal surfaces are flatten to facilitate the reparameterization and interpolation. The reparameterization is regularized by viscous fluid, which is solved by a fast implementation based on discrete sine transform. In order to use the hippocampal SSM to describe the shape of an unseen hippocampal surface, we developed a shape parameter estimator based on the expectationmaximization iterative closest points (EM-ICP) algorithm. A symmetric data term is included to achieve the inverse consistency of the transformation between the model and the shape, which gives more accurate reconstruction of the shape from the model. The shape prior modeled by the SSM is used in the maximum a posteriori estimation of the shape parameters, which is shown to enforce the smoothness and avoid the effect of over-fitting. In the study of the hippocampus in AD, we use the SSM to model the hippocampal shape change between the healthy control subjects and patients diagnosed with AD. We identify the regions affected by the atrophy in AD by assessing the spatial difference between the control and AD groups at each corresponding landmark. Localized shape analysis is performed on the regions exhibiting significant inter-group difference, which is shown to improve the discrimination ability of the principal component analysis (PCA) based SSM. The principal components describing the localized shape variability among the population are also shown to display stronger correlation with the decline of episodic memory scores linked to the pathology of hippocampus in AD.


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