Segmentation automatique par apprentissage profond de la colonne vertébrale scoliotique à partir d'images de résonance magnétique

Ce projet de maitrise vise le recours a l’IRM pour porter assistance aux cliniciens dans la planification du traitement de la scoliose idiopathique de l’adolescent. Celle-ci est une pathologie qui occasionne une torsion et une courbure de la colonne vertebrale qui entrainent des deformations 3D complexes dans les cas les plus graves. L’IRM offre sur le plan sagittal un acces visuel net aux deux principales structures anatomiques en lien avec cette pathologie : les disques intervertebraux (DIVs) et les vertebres. La discectomie par thoracoscopie est une procedure chirurgicale minimalement invasive du rachis employee dans certains traitements de la scoliose. Ayant une visualisation limitee de la colonne vertebrale durant la procedure, le chirurgien a recours a un systeme de navigation par ordinateur qui necessite l’utilisation d’une camera endoscopique qui prend des images de la colonne vertebrale du patient en temps reel pour mettre a jour un modele preoperatoire 3D obtenu par IRM suite a un recalage 3D/2D. Toutefois, la mise en place du modele preoperatoire 3D implique une segmentation des corps vertebraux (CVs) et des DIVs. De ce fait, l’objectif de cette recherche est de proposer une methode de segmentation simultanee des DIVs et CVs a partir d’IRM de patients atteints de scoliose idiopathique. L’emergence de l’apprentissage profond et le succes dont il fait preuve en segmentation d’images de par ses performances et sa capacite de generalisation sur des donnees diverses, nous a menes naturellement a nous en servir pour resoudre ce probleme. A travers la revue de litterature, on peut constater que la segmentation simultanee des DIVs et CVs a partir d’IRM en ayant recours a l’apprentissage profond n’est pas exploree. Les travaux existants se focalisent sur l’une des deux structures uniquement. De plus, leur validation sur des donnees de patients scoliotiques ne semble pas etre realisee. La restriction de l’acces aux images medicales est un serieux obstacle d’autant plus que les approches basees sur l’apprentissage profond sont gourmandes en termes de donnees d’apprentissage. Dans le cadre de notre projet, nous avons construit une base de donnees a partir de deux sources. La premiere est composee d’un nombre important d’images de sujets non scoliotiques alors que la deuxieme est constituee d’un nombre limite d’images de patients scoliotiques. Nous avons propose un pre-traitement pour nettoyer et normaliser ces images de sorte a rehausser leur contraste, apparier les deux bases de donnees et effectuer une augmentation de donnees a travers des strategies geometriques. L’entrainement de notre modele de segmentation simultanee des DIVs et CVs passe par un apprentissage supervise en deux temps. Nous entrainons d’abord un modele avec des images de sujets non scoliotiques. Ensuite, ce modele est re-entraine avec les images de patients scoliotiques. Dans les deux etapes, nous avons utilise un reseau de neurones convolutif (CNN) dont l’architecture est de type encodeur-decodeur. Par contre, nous avons introduit une operation de recalibration des caracteristiques nomme Spatial and Channel Squeeze and Excitation (scSE) pour mettre en avant les plus discriminantes. Nos images souffrent d’un desequilibre de classes ou l’arriere-plan de l’image est plus dominant que les DIVs et les CVs. Pour alleger ce probleme, nous avons ajoute un terme base sur le coefficient de Kappa de Cohen a la fonction de l’entropie croisee de notre fonction objectif. Nos experiences montrent que nos choix methodologiques sont payants. En exprimant la qualite des resultats en termes de coefficient de Dice, nous obtenons dans le cas de la segmentation des CVs, une moyenne de 85% de bonnes predictions sur l’ensemble de la base de donnees de test et une moyenne de 78% dans le cas de segmentation des DIVs. Nous avons ainsi demontre qu’une segmentation multi-classes a produit de meilleures performances par rapport a une segmentation binaire en deux temps (un modele pour les DIVs et un autre pour les CVs). Aussi, le transfert d’apprentissage et l’utilisation de blocs scSE ont tous deux devoile tout leur interet et leur complementarite. Le premier a permis au modele de mieux se familiariser avec les images de patients scoliotiques et ainsi etendre la representation des DIVs et CVs aux deformations qu’ils pouvaient subir dans le contexte de la scoliose. Le second a dote le modele d’une meilleure capacite de generalisation, ce qui a pour consequence directe d’avoir une comprehension generale plus large des DIVs et CVs. La contribution que nous apportons a travers ce projet se manifeste par l’interet que nous portons a la scoliose en validant notre approche sur des IRMs de patients scoliotiques. A l’instar de ce qui est propose dans la litterature de segmentation de la colonne vertebrale a partir d’IRM en ayant recours a l’apprentissage profond, notre approche se distingue par la segmentation simultanee des CVs et DIVs, les deux plus importants reperes osseux dans le traitement de la scoliose. De plus, le recours a une strategie qui prend en compte le poids des caracteristiques a travers l’utilisation du bloc scSE n’a pas ete exploree dans la litterature. Pour des etudes futures, nous proposons d’etendre l’architecture actuelle afin d’inclure de l’information multi-modalite et multi-echelle. La premiere information servira a generaliser le modele et etre performant sur un plus grande nombre de modalites IRM. Le second servira a assurer une invariance par rapport a l’echelle. Pour pallier le probleme crucial de manque de donnees de patients scoliotiques, nous proposons de recourir a un auto-encodeur variationnel dans le but d’apprendre une representation latente de ces donnees scoliotiques afin de generer de nouvelles images qui pourraient etre utilisees durant l’entrainement. A terme, le modele propose permettra une segmentation automatique des disques et des corps vertebraux qui pourra etre utilisee dans plusieurs applications cliniques. Une fois le modele entraine, un recalage 3D/2D en temps reel d’un modele preoperatoire 3D de la colonne vertebrale et d’une radiographie intra-operatoire pourra etre effectue dans le cadre des chirurgies minimalement invasives du rachis. De plus, notre modele permettra une fusion multimodale automatique d’un volume IRM avec une reconstruction 3D radiographique de la colonne vertebrale et la topographie de surface du tronc, dans le cadre de la simulation de l’effet de la chirurgie de la colonne sur l’apparence externe du tronc de patients.