Robust Segmentation of Focal Lesions on Multi-Sequence MRI in Multiple Sclerosis
Résumé
Multiple sclerosis (MS) aects around 80.000 people in France. Magnetic resonance imaging (MRI) is an essential tool for diagnosis of MS and MRI-derived surrogate markers such as MS lesion volumes are often used as measures in MS clinical trials for the development of new treatments. The manual segmentation of these MS lesions is a time-consuming task that shows high inter- and intra-rater variability. We developed an automatic workow for the segmentation of focal MS lesions on MRI. The segmentation method is based on the robust estimation of a parametric model of the intensities of the brain; lesions are detected as outliers to the model. We proposed two methods to include spatial information in the segmentation using mean shift and graph cut. We performed a quantitative evaluation of our workow using synthetic and clinical images of two different centers to verify its accuracy and robustness
La sclérose en plaques (SEP) atteint autour de 80.000 personnes en France. L'imagerie par résonance magnétique (IRM) est un outil essentiel pour le diagnostic de la SEP. Plusieurs bio-marqueurs sont obtenus à partir des IRM, comme le volume des lésions, et sont utilisés comme mesure dans des études cliniques en SEP, notamment pour le développement des nouveaux traitements. La segmentation manuelle des lésions est une tâche encombrante et dont les variabilités intra- et inter-expert sont grandes. Nous avons développé une chaîne de traitement automatique pour la segmentation des lesions focales en SEP. La méthode de segmentation est basée sur l'estimation robuste d'un modèle paramétrique des intensités du cerveau qui permet de détecter les lésions comme des données aberrantes. Nous avons aussi proposé deux méthodes pour ajouter de l'information spatiale avec les algorithmes mean shift et graph cut. Nous avons validé quantitativement notre approche en utilisant des images synthétiques et cliniques, provenant de deux centres différents pour évaluer la précision et la robustesse.
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