Analysis of renal dynamic contrast-enhanced sequences using vector quantization algorithms
Analyse de données d'IRM fonctionnelle rénale par quantification vectorielle
Résumé
Dynamic-Contrast-Enhanced Magnetic Resonance Imaging has a great potential for renal function assessment but has to be evaluated on a large scale before its clinical application. Registration of image sequences and segmentation of internal renal structures is mandatory in order to exploit acquisitions. We propose a reliable and user-friendly tool to partially automate these two operations. Statistical registration methods based on mutual information are tested on real data. Segmentation of cortex, medulla and cavities is performed using time-intensity curves of renal voxels in a two step process. Classifiers are first built with pixels of the slice that contains the largest proportion of renal tissue : two vector quantization algorithms, namely the K-means and the Growing Neural Gas with targeting, are used here. These classifiers are first tested on synthetic data. For real data, as no ground truth is available for result evaluation, a manual anatomical segmentation is considered as a reference. Some discrepancy criteria like overlap, extra pixels and similarity index are computed between this segmentation and functional one. The same criteria are also evaluated between the referencee and another manual segmentation. Results are comparable for the two types of comparisons. Voxels of other slices are then sorted with the optimal classifier. Generalization theory allows to bound classification error for this extension. The main advantages of functional methods are the following : considerable time-saving, easy manual intervention, good robustness and reproductibility
Pour l'évaluation de la fonction rénale, l'Imagerie par Résonance Magnétique (IRM) dynamique à rehaussement de contraste est une alternative intéressante à la scintigraphie. Les résultats obtenus doivent cependant être évalués à grande échelle avant son utilisation en pratique clinique. L'exploitation des séquences acquises demande un recalage de la série d'images et la segmentation des structures internes du rein. Notre objectif est de fournir un outil fiable et simple à utiliser pour automatiser en partie ces deux opérations. Des méthodes statistiques de recalage utilisant l'information mutuelle sont testées sur des données réelles. La segmentation du cortex, de la médullaire et des cavités est réalisée en classant les voxels rénaux selon leurs courbes temps-intensité. Une stratégie de classification en deux étapes est proposée. Des classificateurs sont d'abord construits grâce à la coupe rénale principale en utilisant deux algorithmes de quantification vectorielle (K-moyennes et Growing Neural Gas). Ils sont validés sur données simulées, puis réelles, en évaluant des critères de similarité entre une segmentation manuelle de référence et des segmentations fonctionnelles ou une seconde segmentation manuelle. Les voxels des autres coupes sont ensuite triés avec le classificateur optimum pour la coupe principale. La théorie de la généralisation permet de borner l'erreur de classification faite lors de cette extension. La méthode proposée procure les avantages suivants par rapport à une segmentation manuelle : gain de temps important, intervention de l'opérateur limitée et aisée, bonne robustesse due à l'utilisation de toute la séquence et bonne reproductibilité
| Origine | Fichiers produits par l'(les) auteur(s) |
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