Computer aided diagnosis of epilepsy lesions based on multivariate and multimodality data analysis

par Meriem El Azami

Thèse de doctorat en Traitement du signal et de l'image

Sous la direction de Denis Friboulet.

Soutenue le 23-09-2016

à Lyon , dans le cadre de École doctorale Électronique, électrotechnique, automatique (Lyon) , en partenariat avec Institut national des sciences appliquées de Lyon (Lyon) (établissement opérateur d'inscription) , CREATIS - Centre de Recherche et d'Application en Traitement de l'Image pour la Santé, UMR5220 (Lyon, Rhône) (laboratoire) et de Centre de Recherche en Acquisition et Traitement de l'Image pour la Santé / CREATIS (laboratoire) .

Le président du jury était Stéphane Canu.

Le jury était composé de Denis Friboulet, Stéphane Canu, Alain Rakotomamonjy, Daniel Rueckert, Alexander Hammers, Carole Lartizien.

Les rapporteurs étaient Alain Rakotomamonjy, Daniel Rueckert.

  • Titre traduit

    Recherche de biomarqueurs par l’analyse multivariée d’images paramétriques multimodales pour le bilan non-invasif préchirurgical de l’épilepsie focale pharmaco-résistante


  • Résumé

    Environ 150.000 personnes souffrent en France d'une épilepsie partielle réfractaire à tous les médicaments. La chirurgie, qui constitue aujourd’hui le meilleur recours thérapeutique nécessite un bilan préopératoire complexe. L'analyse de données d'imagerie telles que l’imagerie par résonance magnétique (IRM) anatomique et la tomographie d’émission de positons (TEP) au FDG (fluorodéoxyglucose) tend à prendre une place croissante dans ce protocole, et pourrait à terme limiter de recourir à l’électroencéphalographie intracérébrale (SEEG), procédure très invasive mais qui constitue encore la technique de référence. Pour assister les cliniciens dans leur tâche diagnostique, nous avons développé un système d'aide au diagnostic (CAD) reposant sur l'analyse multivariée de données d'imagerie. Compte tenu de la difficulté relative à la constitution de bases de données annotées et équilibrées entre classes, notre première contribution a été de placer l'étude dans le cadre méthodologique de la détection du changement. L'algorithme du séparateur à vaste marge adapté à ce cadre là (OC-SVM) a été utilisé pour apprendre, à partir de cartes multi-paramétriques extraites d'IRM T1 de sujets normaux, un modèle prédictif caractérisant la normalité à l'échelle du voxel. Le modèle permet ensuite de faire ressortir, dans les images de patients, les zones cérébrales suspectes s'écartant de cette normalité. Les performances du système ont été évaluées sur des lésions simulées ainsi que sur une base de données de patients. Trois extensions ont ensuite été proposées. D'abord un nouveau schéma de détection plus robuste à la présence de bruit d'étiquetage dans la base de données d'apprentissage. Ensuite, une stratégie de fusion optimale permettant la combinaison de plusieurs classifieurs OC-SVM associés chacun à une séquence IRM. Enfin, une généralisation de l'algorithme de détection d'anomalies permettant la conversion de la sortie du CAD en probabilité, offrant ainsi une meilleure interprétation de la sortie du système et son intégration dans le bilan pré-opératoire global.


  • Résumé

    One third of patients suffering from epilepsy are resistant to medication. For these patients, surgical removal of the epileptogenic zone offers the possibility of a cure. Surgery success relies heavily on the accurate localization of the epileptogenic zone. The analysis of neuroimaging data such as magnetic resonance imaging (MRI) and positron emission tomography (PET) is increasingly used in the pre-surgical work-up of patients and may offer an alternative to the invasive reference of Stereo-electro-encephalo -graphy (SEEG) monitoring. To assist clinicians in screening these lesions, we developed a computer aided diagnosis system (CAD) based on a multivariate data analysis approach. Our first contribution was to formulate the problem of epileptogenic lesion detection as an outlier detection problem. The main motivation for this formulation was to avoid the dependence on labelled data and the class imbalance inherent to this detection task. The proposed system builds upon the one class support vector machines (OC-SVM) classifier. OC-SVM was trained using features extracted from MRI scans of healthy control subjects, allowing a voxelwise assessment of the deviation of a test subject pattern from the learned patterns. System performance was evaluated using realistic simulations of challenging detection tasks as well as clinical data of patients with intractable epilepsy. The outlier detection framework was further extended to take into account the specificities of neuroimaging data and the detection task at hand. We first proposed a reformulation of the support vector data description (SVDD) method to deal with the presence of uncertain observations in the training data. Second, to handle the multi-parametric nature of neuroimaging data, we proposed an optimal fusion approach for combining multiple base one-class classifiers. Finally, to help with score interpretation, threshold selection and score combination, we proposed to transform the score outputs of the outlier detection algorithm into well calibrated probabilities.


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