Approches multi-atlas fondées sur l'appariement de blocs de voxels pour la segmentation et la synthèse d'images par résonance magnétique de tumeurs cérébrales

This thesis focuses on the development of automatic methods for the segmentation and synthesis of brain tumor Magnetic Resonance images. The main clinical perspective of glioma segmentation is growth velocity monitoring for patient therapy management. To this end, the thesis builds on the formalization of multi-atlas patch-based segmentation with probabilistic graphical models. A probabilistic model first extends classical multi-atlas approaches used for the segmentation of healthy brains structures to the automatic segmentation of pathological cerebral regions. An approximation of the marginalization step replaces the concept of local search windows with a stratification with respect to both atlases and labels. A glioma detection model based on a spatially-varying prior and patch pre-selection criteria are introduced to obtain competitive running times despite patch matching being non local. This work is validated and compared to state-of-the-art algorithms on publicly available datasets. A second probabilistic model mirrors the segmentation model in order to synthesize realistic MRI of pathological cases, based on a single label map. A heuristic method allows to solve for the maximum a posteriori and to estimate uncertainty of the image synthesis model. Iterating patch matching reinforces the spatial coherence of synthetic images. The realism of our synthetic images is assessed against real MRI, and against outputs of the state-of-the-art method. The junction of a tumor growth model to the proposed synthesis approach allows to generate databases of annotated synthetic cases.Cette thèse s'intéresse au développement de méthodes automatiques pour la segmentation et la synthèse d'images par résonance magnétique de tumeurs cérébrales. La principale perspective clinique de la segmentation des gliomes est le suivi de la vitesse d'expansion diamétrique dans le but d'adapter les solutions thérapeutiques. A cette fin, la thèse formalise au moyen de modèles graphiques probabilistes des approches de segmentation multi-atlas fondées sur l'appariement de blocs de voxels. Un premier modèle probabiliste prolonge à la segmentation automatique de régions cérébrales pathologiques les approches multi-atlas classiques de segmentation de structures anatomiques. Une approximation de l'étape de marginalisation remplace la notion de fenêtre de recherche locale par un tamisage par atlas et par étiquette. Un modèle de détection de gliomes fondé sur un a priori spatial et des critères de pré-sélection de blocs de voxels permettent d'obtenir des temps de calcul compétitifs malgré un appariement non local. Ce travail est validé et comparé à l'état de l'art sur des bases de données publiques. Un second modèle probabiliste, symétrique au modèle de segmentation, simule des images par résonance magnétique de cas pathologiques, à partir d'une unique segmentation. Une heuristique permet d'estimer le maximum a posteriori et l'incertitude du modèle de synthèse d'image. Un appariement itératif des blocs de voxels renforce la cohérence spatiale des images simulées. Le réalisme des images simulées est évalué avec de vraies IRM et des simulations de l'état de l'art. Le raccordement d'un modèle de croissance de tumeur permet de créer des bases d'images annotées synthétiques

Graph Based Spatial Position Mapping of Low-grade Gliomas

International audienceLow-grade gliomas (WHO grade II) are diffusively infiltra- tive brain tumors arising from glial cells. Spatial classification that is usually based on cerebral lobes lacks accuracy and is far from being able to provide some pattern or statistical interpretation of their appearance. In this paper, we propose a novel approach to understand and infer position of low-grade gliomas using a graphical model. The problem is formulated as a graph topology optimization problem. Graph nodes correspond to extracted tumors and graph connections to the spatial and content dependencies among them. The task of spatial position mapping is then expressed as an unsupervised clustering problem, where cluster centers correspond to centers with position appearance prior, and cluster samples to nodes with strong statistical dependencies on their position with respect to the cluster center. Promising results using leave-one-out cross-validation outperform conventional dimensionality reduction methods and seem to coincide with conclusions drawn in physiological studies regarding the expected tumor spatial distributions and interactions