Techniques automatique de segmentation de sillons corticaux en imagerie IRM

Abstract

Un des objectifs de la neuroimagerie est de réaliser l’étude des structures cérébrales de sujets sains ou pathologiques. La grande variation des structures nécessite la mise en place de méthodes d’études spécifiques, souvent abordés par le biais de l’imagerie par résonance magnétique IRM. L’interprétation de ces images est devenue aujourd’hui un vecteur de connaissance primordial pour une meilleure compréhension du cerveau humain. La segmentation fiable et précise des images IRM du cerveau humain (sain ou pathologique) reste un objectif premier en analyse d’image médicale, les structures anatomiques qui nous intéressent dans ce travail sont les sillons corticaux, La détection et l’identification des sillons est l’une des préoccupations actuelles dans le monde de la recherche. Les images IRM permettent une bonne visualisation des différentes structures anatomiques notamment des sillons corticaux. Ce travail est articulé autour les méthodes automatiques de segmentations des sillons corticaux, nous proposons dans le contexte de ce travail deux méthode de segmentation des sillons corticaux. Les deux méthodes proposées traitent le même problème en utilisant deux approches différentes, la première utilise la propagation d’un contour pour établir une représentation de la surface médiane du sillon tandis que la deuxième méthode utilise la squelettisation 3D pour établir la même représentation. La première méthode proposée est basé principalement sur le modèle des contours actifs. Dans une première phase, l’image IRM de cerveau doit subir une série de prétraitements dont l’objectif est préparé l’image IRM aux traitements, le cerveau doit être séparé. Dans une deuxième phase, les voxels du volume IRM doivent être classifié en trois classes correspondant à la matière grise, matière blanche et liquide CSF. Ensuite l’opérateur MLVV est appliqué sur l’image pour obtenir la trace externe des sillons, dans une troisième phase, le contour actif et initialisé le long de la trace externe obtenu dans la phase présidente, dans une dernière phase, le contour est glissé sous l’influence d’un champs de forces vers le fond du sillons ce qui permet de construire la surface médiane qui représente le sillon. La seconde méthode est basée sur une approche complètement différente, la surface médiane est obtenue en appliquant une squelettisation 3D des zones sulcales, nous proposons dans ce contexte un nouvel algorithme de squelettisation spécifiquement adapté à la squelettisation des zones sulcales, les algorithmes de squelettisations sont généralement soumis à des contraintes de préservation de topologie, nous ajoutons à ces contraintes, une contrainte de courbure moyenne en utilisant l’opérateur MLvv. Mots clés : Segmentation automatique des sillons, surface médiane de sillons, IRM, contours actifs, MLvv, algorithmes de squelettisation 3D.