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Multi-modal imaging in Ophthalmology: image processing methods for improving intra-ocular tumor treatment via MRI and Fundus image photography
The most common ocular tumors in the eye are retinoblastoma and uveal melanoma, affecting children and adults respectively, and spreading throughout the body if left untreated. To date, detection and treatment of such tumors rely mainly on two imaging modalities: Fundus Image Photography (Fundus) and Ultrasound (US), however, other image modalities such as Magnetic Resonance Imaging (MRI) and Computed Tomography (CT) are key to confirm a possible tumor spread outside the eye cavity. Current procedures to select the best treatment and follow-up are based on manual multimodal measures taken by clinicians. These tasks often require the manual annotation and delineation of eye structures and tumors, a rather tedious and time consuming endeavour, to be performed in multiple medical sequences simultaneously.
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This work presents a new set of image processing methods for improving multimodal evaluation of intra-ocular tumors in 3D MRI and 2D Fundus.
We first introduce a novel technique for the automatic delineation of ocular structures and tumors in the 3D MRI. To this end, we present an Active Shape Model (ASM) built out of a dataset of healthy patients to demonstrate that the segmentation of ocular structures (e.g. the lens, the vitreous humor, the cornea and the sclera) can be performed in an accurate and robust manner.
To validate these findings, we introduce a set of experiments to test the model performance on eyes with presence of endophytic retinoblastoma, and discover that the segmentation of healthy eye structures is possible, regardless of the presence of the tumor inside the eyes.
Moreover, we propose a specific set of Eye Patient-specific eye features that can be extracted
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Le rĂ©tinoblastome et le mĂ©lanome uvĂ©al sont les types de cancer oculaire les plus communs, touchant les enfants et adultes respectivement, et peuvent se rĂ©pandre Ă travers lâorganisme sâils ne sont pas traitĂ©s. Actuellement, le traitement pour la dĂ©tection du rĂ©tinoblastome se base essentiellement Ă partir de deux modalites dâimagerie fond dâĆil (Fundus) et lâultrason (US). Cependant, dâautres modalitĂ©s dâimagerie comme lâImagerie par RĂ©sonance magnĂ©tique (IRM) et la TomodensitomĂ©trie (TDM) sont clĂ© pour confirmer la possible expansion du cancer en dehors de la cavitĂ© oculaire. Les techniques utilisĂ©es pour dĂ©terminer la tumeur oculaire, ainsi que le choix du traitement, se basent sur des mesures multimodales rĂ©alisĂ©es de maniĂšre manuelle par des mĂ©decins. Cette mĂ©thodologie manuelle est appliquĂ©e quotidiennement et continuellement pendant toute la durĂ©e de la maladie. Ce processus nĂ©cessite souvent la dĂ©linĂ©ation manuelle des structures ocularies et de la tumeur, un mĂ©canisme laborieux et long, effectuĂ©e dans des multiples sĂ©quences mĂ©dicales simultanĂ©es (par exemple : T1-weighted et T2-weighted IRM ...) qui augmentent la difficultĂ© pour Ă©valuer la maladie.
Le prĂ©sent travail prĂ©sente une nouvelle sĂ©rie de techniques permettant dâamĂ©liorer lÂŽĂ©valuation multimodale de tumeurs oculaires en IRM et Fundus. Dans un premier temps, nous intro- duisons une mĂ©thode qui assure la dĂ©linĂ©ation automatique de la structure oculaire et de la tumeur dans un IRM 3D. Pour cela, nous prĂ©sentons un Active Shape Model (ASM) construite Ă partir dâun ensemble de donnĂ©es de patients en bonne santĂ© pour prouver que la segmenta- tion automatique de la structure oculaire (par exemple : le cristallin, lÂŽhumeur aqueuse, la cornĂ©e et la sclĂšre) peut ĂȘtre rĂ©alisĂ©e de maniĂšre prĂ©cise et robuste. Afin de valider ces rĂ©sultats, nous introduisons un ensemble dâessais pour tester la performance du modĂšle par rapport Ă des yeux de patients affectĂ©s pathologiquement par un rĂ©tinoblastome, et dĂ©montrons que la segmentation de la structure oculaire dâun Ćil sain est possible, indĂ©pendamment de la prĂ©sence dâune tumeur Ă lâintĂ©rieur des yeux. De plus, nous proposons une caractĂ©risation spĂ©cifique du patient-specific eye features qui peuvent ĂȘtre utile pour la segmentation de lâĆil dans lâIRM 3D, fournissant des formes riches et une information importante concernant le tissu pathologique noyĂ© dans la structure oculaire de lâĆil sain. Cette information est ultĂ©rieurement utilisĂ©e pour entrainer un ensemble de classificateurs (Convolutional Neural Network (CNN), Random Forest, . . . ) qui rĂ©alise la segmentation automatique de tumeurs oculaires Ă lâintĂ©rieur de lâĆil.
En outre, nous explorons une nouvelle mĂ©thode pour Ă©valuer des multitudes de sĂ©quences dâimages de maniĂšre simultanĂ©e, fournissant aux mĂ©decins un outil pour observer lâextension de la tumeur dans le fond dâĆil et lâIRM. Pour cela, nous combinons la segmentation auto- matique de lâĆil de lâIRM selon la description ci-dessus et nous proposons une delineation manuelle de tumeurs oculaires dans le fond dâĆil. Ensuite, nous recalons ces deux modalitĂ©s dâimagerie avec une nouvelle base de points de repĂšre et nous rĂ©alisons la fusion des deux modalitĂ©s. Nous utilisons cette nouvelle mĂ©thode pour (i) amĂ©liorer la qualitĂ© de la dĂ©linĂ©ation dans lâIRM et pour (ii) utiliser la projection arriĂšre de la tumeur pour transporter de riches me- sures volumĂ©triques de lâIRM vers le fond dâĆil, en crĂ©ant une nouvelle forme 3D reprĂ©sentant le fond dâĆil 2D dans une mĂ©thode que nous appelons Topographic Fundus Mapping. Pour tous les tests et contributions, nous validons les rĂ©sultats avec une base de donnĂ©es dâIRM et une base de donnĂ©es dâimages pathologiques du fond dâĆil de rĂ©tinoblastome