APPROCHE MULTI-ATLAS POUR LA SEGMENTATION D'IRM CÉRÉBRALE ET L'EXTRACTION DE DONNÉES TEP RÉGIONALES CHEZ LE RAT - SOPHIE LANCELOT BIORAN/CENTRE DE ...
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Approche multi-atlas pour la segmentation d’IRM
cérébrale et l’extraction de données TEP
régionales chez le rat
Sophie Lancelot
BioRaN/Centre de recherche en neurosciences de Lyon
Nicolas Costes
CERMEP – Imagerie du vivant
NEUROIMAGERIE IN VIVO PRÉCLINIQUE
Une approche multi-modale anatomo-fonctionnelle
IRM
• Bonne résolution anatomique (100 µm3)
• Exploration fonctionnelle limitée
• Faible sensibilité
TEP
• Bonne sensibilité
• Résolution limitée en préclinique (1-5 mm3)
• Informations anatomiques pauvre
• Reproductibilité et fiabilité risquées lors de la la délimitation anatomique
TEP
IRM
OBJECTIFS
Fiabiliser le traitement de l’imagerie in vivo du cerveau de rat
Standardiser la délimitation neuro-anatomique
Fiabiliser la quantification
Standardiser le traitement neuro-fonctionnel
• régional
• voxel à voxel
! Espaces de référence
pour la normalisation spatiale
Template anatomique
Templates fonctionnels
! Atlas de référence
pour le repérage anatomique, la quantification et
la modélisation des cinétiques TEP
Atlas numérique voxélisé
INTÉRÊT POUR L’IMAGERIE TEP DE L’ATLAS NUMÉRIQUE
Segmentation automatique des structures cérébrales
! Caractérisation de la captation cérébrale des traceurs
" Développement de nouveaux traceurs
" Distribution et sélectivité, quantification, modélisation
! Amélioration de la quantification des données fonctionnelles TEP
" Correction de l’effet de volume partiel basé sur la structure anatomique
" Diminution de la variabilité inter-opérateurs dans la délimitation
régionale
" Augmentation de la reproductibilité longitudinale
Approche multi-atlas (Hammers et al., Human Brain Mapping, 2003)
! Reproductibilité de la segmentation anatomique
! Prise en compte de la variabilité inter-individuelle
DÉVELOPPEMENT DES ATLAS
Réalisation d’images individuelles
IRM 2D T2 submillimétrique de cerveau d’animal sain
7 individus
IRM 7T sytème Bruker
- 1 rat haute résolution (HR)
100x100 µµ, 65 coupes 400 µm
- 6 rats (R1, R2,…R6)
100x100 µµ, 45 coupes 500 µm
IRM 2D T2 et TEP [18F]FDG
2 individus
TEP/CT ssytem INVEON
256 coupes de 0,8 mm
1,4 mm FWHM
DÉVELOPPEMENT DES ATLAS
Protocole de délimitation des structures d’intérêt
Region groups Label number Anatomical regions
! Choix des structures cérébrales 1
Central nuclei
1
2
Right caudate + right putamen
Left caudate + left putamen
d’intérêt 19 Right thalamus + right hypothalamus
20 Left thalamus + left hypothalamus
2 21 Right hippocampus
Limbic system 22 Left hippocampus
! Définition d’un protocole de 23
24
Right amygdala
Left amygdala
délimitation anatomique 33 Right cingulate cortex
34 Left cingulate cortex
en référence à l’atlas papier de cerveau de rat 3 39 Right frontal cortex
Paxinos Cortex 40 Left frontal cortex
43 Right temporal cortex
44 Left temporal cortex
49 Right occipital cortex
! Délimitation manuelle précise et 50
51
Left occipital cortex
Right parietal cortex
reproductible des régions 52 Left parietal cortex
4 29 Right cerebellum
Cerebellum 30 Left cerebellum
5
14 structures -> 29 VOI labellisées Brain stem 84 Brain stem
6 80 Right cortical white matter
Cortical white matter 81 Left cortical white matter
• structures cérébrales corticales, 7
Cerebellar white matter 88 Cerebellar white matter
sous-corticales 8 85 Right lateral ventricle
Others 86 Left lateral ventricle
• matière blanche 87 Third and fourth ventricles
91 Right olfactory bulb
• ventricules 92 Left olfactory bulb
ATLAS INDIVIDUELS
Atlas numérique voxélisé = IRM labellisée
IRM R6 et atlas individuel R6 (IRM labellisée) sur les 3 coupes
SEGMENTATION MULTI-ATLAS
Méthode MAXPROB Méthode PROPAG
Native Reference Subject Native spaces Subject
spaces space native space native space
Rat 1
Rat 2
Rat 3
MRI template MRI MRI
Rat 4
Segmentation
Atlas de PROBA
Rat 5
maximum
de Segmentation:
probabilité maximum de
Rat 6 probabilité
Rat 7
Fusion Fusion
EVALUATION DES PERFORMANCES
! Morphométrique
En fonction du nombre d’atlas individuels
En fonction de la méthode MAXPROB ou PROPAG
Evaluation quantitative d’indice de qualité
N automated "manual
Indice de similarité (Dice) SI = 2!
N automated + N manual
N automated − N manual
Taux de variation volumique Δvol =
N manual
! Fonctionnelle
Mesure de concentration radiactive en TEP segmentée par un atlas
(Dice, 1945)
EVALUATION FONCTIONNELLE
EXTRACTION MANUELLE EXTRACTION AUTOMATIQUE
Via Via
- Structures manuellement - Un atlas probabiliste dans
délimitées sur l’IRM du l’espace de référence
sujet
- Un atlas propagé dans
l’espace du sujetA B C
EVALUATION : JUSTESSE
Indice de similarité
R_caudate
L_olfactory_bulb 1.0 L_caudate MAXPROB_1
R_olfactory_bulb R_thalamus
0.9 MAXPROB_2
Cerebellar_WM L_thalamus
0.8
MAXPROB_3
0.7
III_IV_ventricles R_hippocampus
MAXPROB_4
0.6
L_lat_ventricle 0.5 L_hippocampus MAXPROB_5
0.4 MAXPROB_6
R_lat_ventricle 0.3 R_amygdala PROPAG_6
0.2
0.1
Brain stem L_amygdala
0.0
L_corDcal_WM R_cerebellum
R_corDcal_WM L_cerebellum
L_parietal_ctx R_cingulate_ctx
R_parietal_ctx L_cingulate_ctx
L_occipital_ctx R_frontal_ctx
R_occipital_ctx L_frontal_ctx
L_temporal_ctx R_temporal_ctxEVALUATION : PERFORMANCE DES MÉTHODES
Indice de similarité
1.0
0.9
MAXPROB_1
MAXPROB_2
Similarity index
0.8 MAXPROB_3
MAXPROB_4
MAXPROB_5
0.7 MAXPROB_6
PROPAG_6
0.6
0.5
m
m
r
lei
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CeEVALUATION : BIAIS VOLUMIQUE
Validation fonctionnelle
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+%$$" '%$$"
+%$$" +%2$" *%$$" *%2$" '%$$" '%+$" 0%$$" 0%+$"CONCLUSION ET PERSPECTIVES
Performances segmentation
PROPAG > MAXPROB >> atlas unique
- 3 atlas pour un plateau des performances MAXPROB
- 6 atlas pour une performance maximale de PROPAG
Perspectives d’évolution
! Templates fonctionnels TEP pour la normalisation spatiale
! Introduction de transformations non-rigides
! Evaluation de la justesse et robustesse d’extraction des mesures TEP
Perspectives d’utilisation
! Analyse de cinétiques régionales et analyse voxels à voxels d’images
paramétriques de fixation de traceurs
! Analyse morphométrique de modèles animaux comportant des
anomalies anatomiques et fonctionnelles (ex: Alzheimer, Epilepsie)Equipe BioRaN CERMEP
Centre de recherche en neurosciences de Lyon Imagerie du vivant
Sophie Lancelot Nicolas Costes
Affifa Slimen Caroline Bouillot
Elise Levigoureux Jean-Baptiste Langlois
Eva RieraRÉALISATION DU TEMPLATE ANATOMIQUE
MRIs Ri MRI reference MRIs Ri First intermediate MRI template
Source Target Source Target
Coregistration Coregistration
Transformations Ti Transformations Ti’
Trilinear Trilinear
reslicing reslicing
MRIs Ri on MRIs Ri on
MRI reference Kth intermediate
MRI template
Average Average
First intermediate MRI template MRI templateVous pouvez aussi lire
