Automatic Segmentation of the Lumbar Spine from Medical Images

Segmentation of the lumbar spine in 3D is a necessary step in numerous medical applications, but remains a challenging problem for computational methods due to the complex and varied shape of the anatomy and the noise and other artefacts often present in the images. While manual annotation of anatomical objects such as vertebrae is often carried out with the aid of specialised software, obtaining even a single example can be extremely time-consuming. Automating the segmentation process is the only feasible way to obtain accurate and reliable segmentations on any large scale. This thesis describes an approach for automatic segmentation of the lumbar spine from medical images; specifically those acquired using magnetic resonance imaging (MRI) and computed tomography (CT). The segmentation problem is formulated as one of assigning class labels to local clustered regions of an image (called superpixels in 2D or supervoxels in 3D). Features are introduced in 2D and 3D which can be used to train a classifier for estimating the class labels of the superpixels or supervoxels. Spatial context is introduced by incorporating the class estimates into a conditional random field along with a learned pairwise metric. Inference over the resulting model can be carried out very efficiently, enabling an accurate pixel- or voxel-level segmentation to be recovered from the labelled regions. In contrast to most previous work in the literature, the approach does not rely on explicit prior shape information. It therefore avoids many of the problems associated with these methods, such as the need to construct a representative prior model of anatomical shape from training data and the approximate nature of the optimisation. The general-purpose nature of the proposed method means that it can be used to accurately segment both vertebrae and intervertebral discs from medical images without fundamental change to the model. Evaluation of the approach shows it to obtain accurate and robust performance in the presence of significant anatomical variation. The median average symmetric surface distances for 2D vertebra segmentation were 0.27mm on MRI data and 0.02mm on CT data. For 3D vertebra segmentation the median surface distances were 0.90mm on MRI data and 0.20mm on CT data. For 3D intervertebral disc segmentation a median surface distance of 0.54mm was obtained on MRI data

Medical Image Segmentation with Deep Learning

Medical imaging is the technique and process of creating visual representations of the body of a patient for clinical analysis and medical intervention. Healthcare professionals rely heavily on medical images and image documentation for proper diagnosis and treatment. However, manual interpretation and analysis of medical images is time-consuming, and inaccurate when the interpreter is not well-trained. Fully automatic segmentation of the region of interest from medical images have been researched for years to enhance the efficiency and accuracy of understanding such images. With the advance of deep learning, various neural network models have gained great success in semantic segmentation and spark research interests in medical image segmentation using deep learning. We propose two convolutional frameworks to segment tissues from different types of medical images. Comprehensive experiments and analyses are conducted on various segmentation neural networks to demonstrate the effectiveness of our methods. Furthermore, datasets built for training our networks and full implementations are published

Medical Image Segmentation with Deep Convolutional Neural Networks

Medical imaging is the technique and process of creating visual representations of the body of a patient for clinical analysis and medical intervention. Healthcare professionals rely heavily on medical images and image documentation for proper diagnosis and treatment. However, manual interpretation and analysis of medical images are time-consuming, and inaccurate when the interpreter is not well-trained. Fully automatic segmentation of the region of interest from medical images has been researched for years to enhance the efficiency and accuracy of understanding such images. With the advance of deep learning, various neural network models have gained great success in semantic segmentation and sparked research interests in medical image segmentation using deep learning. We propose three convolutional frameworks to segment tissues from different types of medical images. Comprehensive experiments and analyses are conducted on various segmentation neural networks to demonstrate the effectiveness of our methods. Furthermore, datasets built for training our networks and full implementations are published

Segmentation automatique de la colonne vertébrale lombaire à partir d'images à résonance magnétique par combinaison de réseau de neurones convolutifs et coupe de graphe

Le mal de dos, le mal du siècle comme beaucoup de gens le décrivent, est un terme général pour une maladie potentiellement grave et l’un des problèmes médicaux les plus courants dans le monde. Il peut se produire à n’importe quel endroit au niveau de la colonne vertébrale. Pour identifier l’origine d’une douleur et déterminer si un traitement est nécessaire, les experts dans ce domaine se basent sur l’analyse des images médicales telles que l’IRM et CT-scan pour identifier les zones endommagées ou les anomalies. Un examen de radiologie classique est une tâche compliquée et coûteuse en temps précieux pour le malade et le médecin. De plus, dans certaines situations, l’identification de ces anomalies à l’oeil nu n’est pas toujours évidente, ce qui nécessite l’application de certaines techniques de traitement d’image afin de guider l’expert à réaliser un bon diagnostic. Parmi les techniques les plus employées dans ce domaine nous citons la segmentation d’images qui permet de délimiter et d’identifier les zones d’intérêt. Une segmentation précise et robuste des structures est une condition préalable au diagnostic assisté par ordinateur et à l’identification des anomalies. Elle peut également être utilisée pour la planification assistée par ordinateur et la simulation d’une chirurgie. Cependant, malgré les inventions technologiques dans ce domaine, les approches utilisées pour la segmentation des images médicales restent limitées de point de vue performance et nécessitent l’intervention d’un expert humain. Récemment, les réseaux de neurones convolutifs (RNC) ont montré des performances exceptionnelles surtout dans le domaine de traitement d’images médicales surpassant les approches de segmentation existantes dans la littérature. C’est dans ce contexte que s’inscrit ce travail, qui vise à proposer une nouvelle approche pour la segmentation des vertèbres et des disques intervertébraux de la partie lombaire de la colonne vertébrale basée sur la combinaison des réseaux de neurones convolutifs avec la segmentation par coupe de graphe appliquée sur des images IRM 3D. Au lieu d’appliquer directement les RNC pour obtenir une segmentation finale, la technique proposée utilise les cartes de probabilités générées par le réseau de neurones comme initialisation pour la méthode de coupe de graphe afin de raffiner la segmentation initiale. Afin d’améliorer les résultats dans le cas de la segmentation multi-classes, nous avons utilisé l’algorithme α −expansion qui constitue une extension de la coupe de graphe appliquée sur des images multi-classes. L’approche a été évaluée quantitativement sur deux bases de données différentes utilisées dans la compétition annuelle MICCAI pour la segmentation des vertèbres et des disques. Nous avons aussi évalué qualitativement notre méthode sur une nouvelle base de données de dix sujets qui contient des annotations manuelles multi-classes des deux structures ; vertèbres et disques. L’évaluation expérimentale, basée sur le coefficient de similarité de Dice et la distance de Hausdorff, montre que notre approche réalise de bonnes performances sur les trois bases de données