Suivi de contours d’articulateurs orofaciaux à partir d’ IRM dynamique (Orofacial articulators tracking from dynamic MRI ) (2016)

Abstract: Nous présentons une méthode de prédiction de contours médiosagittaux des organes orofaciaux de la parole et la déglutition à partir d’images IRM dynamiques. Pour chaque locuteur, un ensemble de 60 images représentatives pour lesquelles les contours ont été tracés manuellement permet d’entraîner des modèles ACP d’images et de contours articulatoires, ainsi qu’un modèle multilinéaire qui prédit les paramètres des contours à partir des paramètres des images. Les contours obtenus sont ensuite corrigés par des modèles de forme actifs (ASM) modifiés utilisant les informations locales de profils d’intensité de pixels le long des normales aux contours. Les performances de cette méthode (erreurs moyennes « points à contour » entre 0,57 et 0,70 mm) sont insensibles au type de séquence IRM (écho de gradient avec échantillonnage synchronisé ou écho de gradient radial hautement sous-échantillonné), sont meilleures que celles de la littérature, et rendent possible le traitement de volumineux corpus d’images IRM dynamiques.

## introduction les progrès considérables accomplis en irm dynamique temps réel dans la dernière décennie (cf. @xcite ou @xcite ) ont rendu cette technique d'imagerie médicale extrêmement intéressante pour l'étude des mouvements des articulateurs orofaciaux dans les tâches de parole @xcite ) ou de déglutition @xcite ), en permettant l'acquisition de volumineux corpus d'images médiosagittales à 30-60 images par seconde avec une résolution de l'ordre de 1,5 mm/pixel. afin de pouvoir caractériser et modéliser ces données, il est donc nécessaire de développer des méthodes automatiques de suivi des contours des articulateurs à partir de ces images fournissant des résultats aussi précis et fiables que les méthodes (semi-) manuelles traditionnelles (voir p. ex. @xcite ). cet article décrit notre approche pour développer une telle méthode pour tous les organes articulatoires orofaciaux impliqués dans la production de la parole et la déglutition. deux types de structures ont été considérés : les structures osseuses rigides, et les organes déformables. les structures rigides du crâne doivent être suivies pour contrôler les mouvements de tête involontaires des sujets. les autres structures rigides intéressantes sont la mâchoire et l'os hyoïde qui ont des mouvements spécifiques aussi bien en parole qu'en déglutition. les organes déformables sont les lèvres supérieure et inférieure, la langue, l'épiglotte, le voile du palais, et l'ensemble de la paroi naso-et oro-pharyngée postérieure. ## travaux précédents avant de décrire notre approche, nous présentons une revue de la littérature sur le suivi d'articulateurs à partir d'irm basée sur le travail très détaillé @xcite . models, asm). cet algorithme est basé sur un modèle de forme construit à partir des contours édités manuellement pour 38 images par analyse en composantes principales (acp). la détection des points terminaux des contours de langue est améliorée par l'utilisation d'une méthode de recalage non rigide. ils obtiennent une erreur moyenne de reconstruction des distances entre contours de 1,6 mm avec des images de résolution de 0,625 mm/px. finalement, @xcite ont récemment proposé un modèle actif d'apparence modifié (active appearance model, aam) pour le suivi de contours articulatoires à partir d'images irm dynamiques. ils utilisent deux modèles aam, l'un construit à partir des contours édités manuellement sur 30 images d'articulations non-nasales, et l'autre à partir de 21 articulations nasales. ils trouvent que leur approche est plus rapide et converge mieux que les aam traditionnels. notons que chaque articulateur est clairement identifié à la fois lors de la segmentation manuelle et dans le modèle de forme (lèvres, corps et pointe de la langue, voile du palais, palais dur et pharynx). ils mesurent les erreurs en termes du coefficient de similarité de dice qui reflète la différence du nombre de pixels de part et d'autre des contours ; cette erreur n'est pas directement comparable à une distance rms entre contours. ## segmentation basée sur des méthodes d'apprentissage dans la méthode précédente, seules les informations d'une image et d'un contour de référence sont prises en compte pour obtenir le contour associé à une nouvelle image. les méthodes de recalage d'image, rigide ou élastique, ne prennent en compte que les propriétés de l'image, mais ignorent les propriétés des contours recherchés. disposer de tracés manuels experts des contours d'intérêt sur un corpus représentatif de l'ensemble des données offre la possibilité d'introduire une information pertinente sur les contours recherchés qui permet d'améliorer considérablement les résultats en contraignant l'espace de recherche des contours. nous décrivons ci-dessous trois méthodes utilisant l'entraînement de modèles à partir d'une base d'images et de contours associés, après avoir indiqué comment nous sélectionnons les images du corpus d'apprentissage. ## conclusion et perspectives nous avons développé une méthode de prédiction des contours individuels médiosagittaux des principaux organes orofaciaux impliqués dans la parole et la déglutition (le palais dur, la langue, les lèvres supérieure et inférieure, le velum, la paroi arrière pharyngée, l'épiglotte, ainsi que la mâchoire et l'os hyoïde) à partir d'images irm dynamiques. cette méthode est basée sur l'apprentissage de modèles d'apparence et de modèles de forme, ainsi que d'un modèle multilinéaire dont les résultats sont ensuite corrigés par un asm modifié utilisant les informations locales de profils d'intensité de pixels sur les normales aux contours. cette nouvelle méthode donne des erreurs moyennes points à contour entre 0,57 et 0,70 mm tous organes confondus. ces performances, nettement meilleures que celles décrites dans les articles qui donnent des évaluations chiffrées, sont atteintes au prix d'un tracé manuel de tous les contours pour un corpus d'apprentissage d'une soixantaine d'images. cet inconvénient est cependant minime si l'on souhaite traiter des corpus de centaines de milliers d'images pour le même locuteur. nous notons aussi que les résultats sont très sensiblement semblables pour deux méthodes d'irm aussi différentes que la méthode d'échantillonnage synchronisé qui oblige le sujet à répéter 128 fois le segment de phrase et la méthode d'écho de gradient radial hautement sous-échantillonné suivi de reconstruction par inversion non linéaire qui permet des acquisitions en temps-réel jusqu'à 55 images/sec. ou plus. cette nouvelle méthode ouvre des perspectives très intéressantes. nous allons tout d'abord la tester pour des tâches de déglutition qui risquent de s'avérer plus difficiles à traiter, parce que les organes sont souvent en contact entre eux ou avec les aliments, et donc les contrastes plus faibles. les contours obtenus pour la parole permettront d'établir des modèles articulatoires plus élaborés et d'analyser plus finement la variabilité et la coarticulation en parole. les quantités de données possibles permettront également d'établir par apprentissage automatique des cartes d'association entre diverses modalités pour un même locuteur (p. ex. articulation, son) ou entre locuteurs.