# Apprentissage multi-séquences pour la segmentation des lésions de la sclérose en plaques dans l'IRM de la moelle épinière

Ricky Walsh, Malo Gaubert, Cédric Meurée, Burhan Rashid Hussein, Anne

Kerbrat, Romain Casey, Benoit Combès, Francesca Galassi

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Ricky Walsh, Malo Gaubert, Cédric Meurée, Burhan Rashid Hussein, Anne Kerbrat, et al.. Apprentissage multi-séquences pour la segmentation des lésions de la sclérose en plaques dans l'IRM de la moelle épinière. IABM 2025 - Colloque Français d'Intelligence Artificielle en Imagerie Biomédicale, Mar 2025, Nice, France. pp.1-2, 2025. hal-04903628

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Submitted on 21 Jan 2025

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Apprentissage multi-séquences pour la segmentation des lésions de la sclérose en plaques dans l'IRM de la moelle épinière

Ricky Walsh¹, Malo Gaubert¹,², Cédric Meurée¹, Burhan Rashid Hussein¹, Anne Kerbrat¹,³,
Romain Casey⁴, Benoit Combès¹,†, Francesca Galassi¹,†

¹ Univ Rennes, Inria, CNRS, Inserm, IRISA UMR 6074, Empenn, Rennes, France

² Department of Neuroradiology, Rennes University Hospital, Rennes, France

³ Department of Neurology, Rennes University Hospital, Rennes, France

⁴ Univ Lyon, Univ Claude Bernard Lyon 1, Hospices Civils de Lyon, Fondation EDMUS, OFSEP, Centre de Recherche en Neurosciences de Lyon, Lyon, France

† Equal contribution

L'acquisition de plusieurs séquences d'IRM est recommandée pour visualiser les lésions de
sclérose en plaques dans la moelle épinière. Cependant, les outils de segmentation automatique
développés jusqu'à présent ne permettent pas d'analyser conjointement l'ensemble des séquences
acquises pour un sujet donné, limitant la pertinence des analyses. Cette étude est la première à
explorer une approche multi-séquence pour la détection de ces lésions. En particulier, nous pro-
posons une méthode pour traiter les problèmes inhérents aux données multi-séquences de la moelle
épinière, tels que les champs de vue différents, le décalage inter-acquisitions et l'absence de cer-
taines séquences lors de l'entraînement et l'inférence. En particulier, pour gérer les séquences man-
quantes, nous examinons une méthode simple consistant à remplacer les features manquantes par
la moyenne des features associées aux séquences disponibles. Fig. 1 donne un exemple d'une seg-
mentation. Cette approche permet d'obtenir de meilleurs résultats de segmentation même dans
le cas où une seule séquence est disponible à l'inférence, par rapport à un modèle entraîné di-
rectement sur cette séquence (cf. Table 1). Des expériences et analyses nous permettent de mieux
comprendre ce résultat surprenant. En particulier, nous avons observé que l'encodeur et le décodeur
bénéficient tous les deux de la variabilité introduite par le cadre multi-séquence. De plus, en pro-
posant un schéma d'augmentation des features latentes pour reproduire cette variabilité dans le
contexte mono-séquence, nous avons observé des améliorations par rapport à un apprentissage clas-
sique. Nous avons présenté ce travail à MICCAI en octobre 2024 (https://papers.miccai.org/
miccai-2024/paper/3549_paper.pdf).
<table><caption>**Table 1.** Résumé des performances des différents modèles. Les quatre premières lignes correspondent à des modèles entraînés et testés sur des combinaisons de séquences spécifiques. *Mean Imputation* a été entraîné sur toutes les séquences et évalué sur différentes combinaisons lors de l'inférence. Les ensembles de test $D_A$, $D_B$ et $D_C$ proviennent de cohortes distinctes, et une entrée vide dans la table indique une combinaison de séquences manquante. Le meilleur résultat pour chaque ensemble de test est affiché en gras.
En général, l'entraînement sur des combinaisons spécifiques de séquences, telles que le T2Sag et le STIR, conduit à un nombre réduit de sujets et donc à des performances moindres par rapport à l'entraînement sur le T2Sag seul. Le *Mean Imputation* surpasse le modèle de référence entraîné sur le T2Sag, même en utilisant uniquement le T2Sag lors de l'inférence. D'autres séquences lors de l'inférence n'apportent que des améliorations marginales.</caption><thead><tr><th rowspan="2">Model</th><th colspan="5">Séquences lors de l'Inference</th><th colspan="3">F1 (Lésions)</th><th colspan="3">Dice</th></tr><tr><th>T2Sag</th><th>STIR</th><th>T2*</th><th>T2Ax</th><th>T1</th><th>MP2R</th><th>D<sub>A</sub></th><th>D<sub>B</sub></th><th>D<sub>C</sub></th><th>D<sub>A</sub></th><th>D<sub>B</sub></th><th>D<sub>C</sub></th></tr></thead><tbody><tr><td>Combinaisons</td><td>•</td><td>•</td><td>•</td><td>•</td><td>•</td><td>•</td><td>0.593</td><td>0.517</td><td>0.583</td><td>0.452</td><td>0.403</td><td>0.469</td></tr><tr><td>Spécifiques</td><td>•</td><td>•</td><td>•</td><td>•</td><td>•</td><td>•</td><td>0.558</td><td>0.477</td><td>–</td><td>0.418</td><td>0.355</td><td>–</td></tr><tr><td></td><td>•</td><td>•</td><td>•</td><td>•</td><td>•</td><td>•</td><td>–</td><td>–</td><td>0.593</td><td>–</td><td>–</td><td>0.445</td></tr><tr><td></td><td>•</td><td>•</td><td>•</td><td>•</td><td>•</td><td>•</td><td>0.550</td><td>–</td><td>–</td><td>0.380</td><td>–</td><td>–</td></tr><tr><td rowspan="4">Mean Imputation</td><td>•</td><td>•</td><td>•</td><td>•</td><td>•</td><td>•</td><td>0.641</td><td>0.563</td><td>0.606</td><td>0.466</td><td>0.414</td><td>0.493</td></tr><tr><td>•</td><td>•</td><td>•</td><td>•</td><td>•</td><td>•</td><td>0.637</td><td><b>0.570</b></td><td>–</td><td>0.470</td><td><b>0.432</b></td><td>–</td></tr><tr><td>•</td><td>•</td><td>•</td><td>•</td><td>•</td><td>•</td><td>–</td><td>–</td><td><b>0.622</b></td><td>–</td><td>–</td><td><b>0.518</b></td></tr><tr><td>•</td><td>•</td><td>•</td><td>•</td><td>•</td><td>•</td><td><b>0.650</b></td><td>–</td><td>–</td><td><b>0.480</b></td><td>–</td><td>–</td></tr><tr><td></td><td>•</td><td>•</td><td>•</td><td>•</td><td>•</td><td>•</td><td>0.646</td><td>–</td><td>–</td><td>0.475</td><td>–</td><td>–</td></tr></tbody></table>

<figure><img src="image_2.png" /><figcaption>**Fig. 1.** Exemple d'une lésion dans des images T2-w sagittale (à gauche) et T2*-w axiale (à droite). Aucun modèle n'a détecté cette lésion en utilisant uniquement l'image T2-w sagittale pour l'inférence. Cependant, le modèle *Mean Imputation* avec comme entrées les images T2-w sagittale, T2*-w axiale, et T2-w axiale a détecté la lésion.</figcaption></figure>