# Réseau de neurones multitâche centré sur la topologie pour la segmentation du réseau vasculaire cérébral

Pierre Rougé, Odyssée Merveille, Nicolas Passat

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Pierre Rougé, Odyssée Merveille, Nicolas Passat. Réseau de neurones multitâche centré sur la topologie pour la segmentation du réseau vasculaire cérébral. Journée Remoise des Jeunes Chercheurs en Sante (JRJCS), Oct 2022, Reims, France. [hal-03825734](https://hal.science/hal-03825734)

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Submitted on 22 Oct 2022

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<figure><img src="image_1.png" /></figure>

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## PreSPIN Project

<figure><img src="image_2.png" /></figure>

## Contexte médicale

* Le traitement le plus efficace contre l'AVC ischémique est la **Thrombectomie Endovasculaire (TEV)**, une intervention consistant à retirer le caillot à l'aide d'un cathéter

* Cette opération est complexe et donne souvent des résultats sous-optimaux

* Le projet ANR PreSPIN propose de réaliser un simulateur de la TEV pour améliorer la planification de l'intervention et pour estimer le résultat post-opéatoire

## Segmentation du réseau vasculaire par apprentissage profond

* La première étape est d'obtenir une segmentation précise du réseau vasculaire

* La segmentation manuelle est chronophage et ne peut pas être utilisée pour planifier l'intervention qui doit être effectuée très rapidement

* On utilise donc des méthodes d'apprentissage profond pour rendre la segmentation automatique

* L'objectif est d'adapter l'apprentissage profond pour mieux prendre en compte la géométrie du réseau vasculaire

## Architecture proposée

* L'architecture utilisée est un UNet [1] modifié avec une branche de décodeur supplémentaire qui prédit seulement l'axe central des vaisseaux

* Cette architecture permet d'utiliser des fonctions de coût basées sur le squelette de la segmentation

<figure><img src="image_3.png" /><figcaption>Figure 1: Schéma de l'architecture proposée</figcaption></figure>

## clDice Loss

* Pour améliorer la géométrie des segmentations, le réseau de neurones est entrainé avec la fonction de coût basée sur le squelette clDice Loss [2],

* Elle est définie par :

$$ \text{clDice}(S_P, S_{GT}) = 2 * \frac{T_{\text{prec}}(C_P, S_{GT}) * T_{\text{sens}}(C_{GT}, S_P)}{T_{\text{prec}}(C_P, S_{GT}) + T_{\text{sens}}(C_{GT}, S_P)} \quad (1) $$

avec :

$$ T_{\text{prec}}(C_P, S_{GT}) = \frac{|C_P \cap S_{GT}|}{|C_P|}; \quad T_{\text{sens}}(C_{GT}, S_P) = \frac{|C_{GT} \cap S_P|}{|C_{GT}|} \quad (2) $$

* $S_P$: la segmentation prédite

* $S_{GT}$ : la vérité terrain de segmentation

* $C_P$: les lignes centrales prédites

* $C_{GT}$ : la vérité terrain des lignes centrales

## Résultats

* Pour évaluer notre méthode, on utilise la base de données publique Bullitt

* On se compare à plusieurs architectures de l'état de l'art avec une cross-validation 5-fold

<table><caption>Table 1: Résultats sur la base de donnée Bullitt</caption><thead><tr><td>Modèle</td><td>Dice</td><td>clDice</td></tr></thead><tbody><tr><td>DeepVesselNet</td><td>0.644 ± 0.008</td><td>0.757 ± 0.007</td></tr><tr><td>UNet 3D [1]</td><td>0.674 ± 0.006</td><td>0.788 ± 0.006</td></tr><tr><td>Our approach</td><td><b>0.698 ± 0.005</b></td><td><b>0.810 ± 0.006</b></td></tr></tbody></table>

<figure><img src="image_4.png" /><figcaption>Figure 2: Résultats de segmentation avec les différents modèles pour un même patient</figcaption></figure>

## Conclusion et perspectives

* L'utilisation du clDice semble avoir un impact bénéfique sur la qualité des segmentations

* Pour une évaluation plus complète, il faut tester la méthode dans un cadre d'apprentissage plus performant (data augmentation, pre-processing...)

## References

[1] Olaf Ronneberger, Philipp Fischer, and Thomas Brox. "U-net: Convolutional networks for biomedical image segmentation". In: *International Conference on Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention*. 2015.

[2] Suprosanna Shit et al. "clDice - a Novel Topology-Preserving Loss Function for Tubular Structure Segmentation". In: *2021 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)*. 2021.