Automatic Segmentation of Intramedullary Multiple Sclerosis Lesions

Contexte: La moelle épinière est un composant essentiel du système nerveux central. Elle contient des neurones responsables d'importantes fonctionnalités et assure la transmission d'informations motrices et sensorielles entre le cerveau et le système nerveux périphérique. Un endommagement de la moelle épinière, causé par un choc ou une maladie neurodégénérative, peut mener à un sérieux handicap, pouvant entraîner des incapacités fonctionnelles, de la paralysie et/ou de la douleur. Chez les patients atteints de sclérose en plaques (SEP), la moelle épinière est fréquemment affectée par de l'atrophie et/ou des lésions. L'imagerie par résonance magnétique (IRM) conventionnelle est largement utilisée par des chercheurs et des cliniciens pour évaluer et caractériser, de façon non-invasive, des altérations micro-structurelles. Une évaluation quantitative des atteintes structurelles portées à la moelle épinière (e.g. sévérité de l'atrophie, extension des lésions) est essentielle pour le diagnostic, le pronostic et la supervision sur le long terme de maladies, telles que la SEP. De plus, le développement de biomarqueurs impartiaux est indispensable pour évaluer l'effet de nouveaux traitements thérapeutiques. La segmentation de la moelle épinière et des lésions intramédullaires de SEP sont, par conséquent, pertinentes d'un point de vue clinique, aussi bien qu'une étape nécessaire vers l'interprétation d'images RM multiparamétriques. Cependant, la segmentation manuelle est une tâche extrêmement chronophage, fastidieuse et sujette à des variations inter- et intra-expert. Il y a par conséquent un besoin d'automatiser les méthodes de segmentations, ce qui pourrait faciliter l'efficacité procédures d'analyses. La segmentation automatique de lésions est compliqué pour plusieurs raisons: (i) la variabilité des lésions en termes de forme, taille et position, (ii) les contours des lésions sont la plupart du temps difficilement discernables, (iii) l'intensité des lésions sur des images MR sont similaires à celles de structures visiblement saines. En plus de cela, réaliser une segmentation rigoureuse sur l'ensemble d'une base de données multi-centrique d'IRM est rendue difficile par l'importante variabilité des protocoles d'acquisition (e.g. résolution, orientation, champ de vue de l'image). Malgré de considérables récents développements dans le traitement d'images MR de moelle épinière, il n'y a toujours pas de méthode disponible pouvant fournir une segmentation rigoureuse et fiable de la moelle épinière pour un large spectre de pathologies et de protocoles d'acquisition. Concernant les lésions intramédullaires, une recherche approfondie dans la littérature n'a pas pu fournir une méthode disponible de segmentation automatique. Objectif: Développer un système complètement automatique pour segmenter la moelle épinière et les lésions intramédullaires sur des IRM conventionnelles humaines. Méthode: L'approche présentée est basée de deux réseaux de neurones à convolution mis en cascade. La méthode a été pensée pour faire face aux principaux obstacles que présentent les données IRM de moelle épinière. Le procédé de segmentation a été entrainé et validé sur une base de données privée composée de 1943 images, acquises dans 30 différents centres avec des protocoles hétérogènes. Les sujets scannés comportent 459 sujets sains, 471 patients SEP et 112 avec d'autres pathologies affectant la moelle épinière. Le module de segmentation de la moelle épinière a été comparé à une méthode existante reconnue par la communauté, PropSeg. Résultats: L'approche basée sur les réseaux de neurones à convolution a fourni de meilleurs résultats que PropSeg, atteignant un Dice médian (intervalle inter-quartiles) de 94.6 (4.6) vs. 87.9 (18.3) %. Pour les lésions, notre segmentation automatique a permis d'obtenir un Dice de 60.0 (21.4) % en le comparant à la segmentation manuelle, un ratio de vrai positifs de 83 (34) %, et une précision de 77 (44) %. Conclusion: Une méthode complètement automatique et innovante pour segmenter la moelle épinière et les lésions SEP intramédullaires sur des données IRM a été conçue durant ce projet de maîtrise. La méthode a été abondamment validée sur une base de données clinique. La robustesse de la méthode de segmentation de moelle épinière a été démontrée, même sur des cas pathologiques. Concernant la segmentation des lésions, les résultats sont encourageants, malgré un taux de faux positifs relativement élevé. Je crois en l'impact que peut potentiellement avoir ces outils pour la communauté de chercheurs. Dans cette optique, les méthodes ont été intégrées et documentées dans un logiciel en accès-ouvert, la “Spinal Cord Toolbox”. Certains des outils développés pendant ce projet de Maîtrise sont déjà utilisés par des analyses d'études cliniques, portant sur des patients SEP et sclérose latérale amyotrophique.