Description
Date depot: 1 janvier 1900
Titre: IRM du cerveau néonatal : Segmentation et analyse du signal.
Directrice de thèse:
Isabelle BLOCH (LIP6)
Domaine scientifique: Sciences et technologies de l'information et de la communication
Thématique CNRS : Non defini
Resumé:
RESUME :
L’essor de l’imagerie médicale par résonance magnétique (IRM) permet une exploration de plus en plus précise du cerveau en période néonatale, en particulier chez les grands prématurés. Le cerveau néonatal est en plein développement, tant par sa croissance que par des phénomènes de maturation, comme la myélinisation. Toutefois le radiologue devant une IRM cérébrale néonatale fait face à un défi : comment interpréter le plus objectivement possible des images dont les particularités, très différentes de celles des enfants ou des adultes, compliquent l’analyse ? La controverse autour des hyperintensités diffuses de la substance blanche (diffuse excessive high signal intensity, DEHSI) illustre ces difficultés d’interprétations. En effet, leur classification et leur signification sont extrêmement débattues, allant d’un état transitoire normal à un facteur péjoratif de développement psychomoteur. La définition des DEHSI est floue et manque de reproductibilité, ce qui nécessite impérativement d’être éclairci. Quelle est l’importance de la subjectivité des radiologues dans l’interprétation des IRM cérébrales néonatales ? Le premier objectif est d’étudier la variabilité des différentes appréciations des radiologues. Nous avons montré qu’il existe une bonne reproductibilité des mesures bidimensionnelles des principales structures cérébrales, mais une reproductibilité intra et inter-observateurs moyenne de l’analyse visuelle de l’intensité de signal de la substance blanche néonatale. La conception d’une méthode fiable et reproductible de segmentation et de détection semi-automatique des structures cérébrales, y compris des hyperintensités, est donc une priorité et constitue notre second objectif. La méthode développée utilise des outils de traitement d’images, essentiellement morphologiques, en particulier des opérateurs connexes. Elle est intégrée dans un logiciel qui permet, à l’aide d’une interface graphique, de segmenter la substance grise (cortex et noyaux gris centraux), la substance blanche et le liquide cérébro-spinal à l’étage sus-tentoriel. Ce logiciel permet également de détecter automatiquement la présence d’hyperintensités de la substance blanche. Une mesure normalisée de la sévérité de celles-ci par rapport à la substance blanche adjacente est calculée, ce qui constitue une contribution originale de la thèse. La validation des résultats sur des images acquises avec des champs magnétiques de 1,5 et 3 Tesla par comparaison à des segmentations manuelles autorise l’utilisation en pratique quotidienne de ce logiciel. La confrontation des résultats obtenus grâce au logiciel au suivi clinique à long terme des nouveau-nés permettra de mieux connaître et interpréter le développement cérébral visualisé en IRM et d’apporter une réponse face au défi que constituent les DEHSI.
Mots clés : IRM cérébrale, prématuré, DEHSI, segmentation, opérateurs morphologiques, quantification de signal
Neonatal brain MRI: segmentation and signal analysis
ABSTRACT:
Progress in magnetic resonance imaging (MRI) has allowed more detailed exploration of the neonatal brain, particularly in the premature infant. Characterized by an increase in brain size and sequential myelination, development and maturation of the neonatal brain occur rapidly. The interpretation of MRI images during this period can be difficult. Among the challenges facing radiologists are determining how best to objectively analyze images with very different characteristics, such as inverted contrast and small dimensions, when compared to older children.
One issue of particular interest is the “diffuse excessive high signal intensity” (DEHSI) of the white matter in premature newborns, whose definition, classification and prognosis have been vigorously debated. Depending on the author, DEHSI may be considered either a normal but transient state or an imaging marker associated with a poor developmental outcome. The role played in this analysis by the subjectivity of the radiological interpretation is not well understood.
Our primary objective was to study the variability of this subjective analysis by the interpreting radiologist. Although reproducibility is acceptable for bi-dimensional measurement of brain structures, it is only fair for the comparison and analysis of signal intensity of brain white matter. The secondary objective and a priority was the design of a robust and reliable semi-automatic method to segment and detect high signal intensity regions. The algorithm is composed of an isotropic diffusion filter, morphological tools and connected operators, all implemented in a software interface. This tool segments the gray matter (cortex and basal ganglia), the white matter, and the cerebrospinal fluid (the lateral ventricles and pericerebral spaces). It also detects and analyzes automatically potential high signal intensity of the white matter, calculates a normalized mean value, and compares it to the normal surrounding white ma
Doctorant.e: Morel Baptiste