Quantitative CT analysis in ILD and use of artificial intelligence on imaging of ILD

Advances in computer technology over the past decade, particularly in the field of medical image analysis, have permitted the identification, characterisation and quantitation of abnormalities that can be used to diagnose disease or determine disease severity. On CT imaging performed in patients with ILD, deep-learning computer algorithms now demonstrate comparable performance with trained observers in the identification of a UIP pattern, which is associated with a poor prognosis in several fibrosing ILDs. Computer tools that quantify individual voxel-level CT features have also come of age and can predict mortality with greater power than visual CT analysis scores. As these tools become more established, they have the potential to improve the sensitivity with which minor degrees of disease progression are identified. Currently, PFTs are the gold standard measure used to assess clinical deterioration. However, the variation associated with pulmonary function measurements may mask the presence of small but genuine functional decline, which in the future could be confirmed by computer tools. The current chapter will describe the latest advances in quantitative CT analysis and deep learning as related to ILDs and suggest potential future directions for this rapidly advancing field

Texture Analysis of Late Gadolinium Enhanced Cardiac Magnetic Resonance Images for Characterizing Myocardial Fibrosis and Infarction

Le tiers de la population aux États-Unis est affecté par des cardiomyopathies. Lorsque le muscle du coeur, le myocarde, est altéré par la maladie, la santé du patient est détériorée et peut même entrainer la mort. Les maladies ischémiques sont le résultat d’artères coronariennes bloquées (sténose), limitant l’apport sanguin vers le myocarde. Les cardiomyopathies non-ischémiques sont les maladies dues à d’autres causes que des sténoses. Les fibres de collagène (fibrose) s’infiltrent dans le muscle cardiaque dans le but de maintenir la forme et les fonctions cardiaques lorsque la structure du myocarde est affectée par des cardiomyopathies. Ce principe, nécessaire au fonctionnement du coeur en présence de maladies, devient mal adapté et mène à des altérations du myocarde aux conséquences négatives, par exemple l’augmentation de la rigidité du myocarde. Une partie du diagnostic clinique lors de cardiomyopathies consiste à évaluer la fibrose dans le coeur avec différentes modalités d’imagerie. Les fibres de collagène s’infiltrent et s’accumulent dans la zone extracellulaire du myocarde ou peuvent remplacer progressivement les cardiomyocytes compromises. L’infiltration de fibrose dans le myocarde peut possiblement être réversible, ce qui rend sa détection particulièrement importante pour le clinicien. Différents tests diagnostiques existent pour aider le clinicien à établir l’état du patient en présence de cardiomyopathies. L’imagerie par résonance magnétique (IRM) est une modalité d’imagerie qui offre une haute résolution pour la visualisation du myocarde. Parmi les séquences disponibles avec cette modalité, l’imagerie par rehaussement tardif (RT) augmente le contraste du signal existant entre les tissus sains et les tissues malades du myocarde. Il s’agit d’images en pondération T1 avec administration d’agent de contraste qui se propage dans la matrice extracellulaire et résulte en un rehaussement du signal à cet endroit. Les images IRM RT permettent d’évaluer la présence et l’étendue des dommages au myocarde. Le clinicien peut évaluer la sévérité des cardiomyopathies et poser un pronostique à l’aide de ces images. La détection de fibrose diffuse dans ces images peut informer le clinicien sur l’état du patient et est un important marqueur de cardiomyopathies. Il est important d’établir l’occurrence de l’infarctus en présence de maladies ischémiques. En effet, l’approche interventionnelle varie selon que le clinicien fait face à une ischémie aigue ou chronique. Lors du diagnostic, Il serait donc bénéfique de différencier les infarctus du myocarde aigu de ceux chronique. Ceci s’est avéré difficile à l’aide des images IRM RT où l’intensité du signal ou la taille des régions sont similaires dans les deux types d’ischémie. Le but de la présente thèse est donc d’appliquer les méthodes d’analyse de texture à des images IRM RT afin de détecter la présence de fibrose diffuse dans le myocarde et de plus de déterminer l’âge de l’infarctus du myocarde. La première étude portait sur la détection de fibrose diffuse dans le myocarde à l’aide de l’analyse de texture appliquée à des images IRM RT afin d’établir si un lien existe entre la variation du signal d’intensité et la structure sous-jacente du myocarde. La présence de collagène dans le myocarde augmente avec l’âge et nous avons utilisé un modèle animal de rats jeunes et âgés. Nous avons fait une étude ex-vivo afin d’obtenir des images IRM RT de haute résolution avec absence de mouvement et ainsi permettre une comparaison des images avec des coupes histologiques des coeurs imagés. Des images IRM RT ont été acquises sur vingt-quatre animaux. Les coupes histologiques ont été traitées avec la méthode utilisant un marqueur ‘picrosirius red’ qui donne une teinte rouge au collagène. La quantification de la fibrose obtenue avec les images IRM RT a été comparée à la quantification obtenue sur les coupes histologiques. Ces quantifications ont de plus été comparées à l’analyse de texture appliquée aux images IRM RT. La méthode de texture a été appliquée en créant des cartes de texture basées sur la valeur de Contraste, cette mesure étant obtenue par des calculs statistiques sur la matrice de cooccurrence. Les régions montrant une plus grande complexité de signal d’intensité sur les images IRM RT ont été rehaussées avec les cartes de textures. Un calcul de régression linéaire a permis d’étudier le lien entre les différentes méthodes de quantification. Nous avons trouvés que la quantification de fibrose dans le myocarde à l’aide de l’analyse de texture appliquée sur des images IRM RT concordait avec le niveau de collagène identifié avec les images IRM et avec les coupes histologiques. De plus, nous avons trouvés que l’analyse de texture rehausse la présence de fibrose diffuse dans le myocarde. La seconde étude a pour but de discriminer les infarctus aigus du myocarde de ceux qui sont chroniques sur des images IRM RT de patients souffrant de cardiomyopathies ischémiques. Vingt-deux patients ont subi l’imagerie IRM (12 avec infarctus aigu du myocarde et 12 avec infarctus chronique). Une segmentation des images a permis d’isoler les différentes zones du myocarde, soit la zone d’infarctus, la zone grise au rebord de l’infarctus et la zone du myocarde sain, dans les deux groupes de patients. L’analyse de texture s’est faite dans ces régions en comparant les valeurs obtenues dans les deux groupes. Nous avons obtenu plus de valeurs de texture discriminantes dans la zone grise, en comparaison avec la région du myocarde sain, où aucune valeur de texture n’était significativement différente, et à la zone d’infarctus, où seule la valeur de texture statistique Moyenne était différentes dans les deux groupes. La zone grise a déjà fait l’objet d’études ayant établis cette région comme composée de cardiomyocytes sains entremêlés avec des fibres de collagène. Notre étude montre que cette région peut exhiber des différences structurelles entre les infarctus aigus du myocarde et ceux qui sont chroniques et que l’analyse de texture a réussi à les détecter. L’étude de la présence de collagène dans le myocarde est importante pour le clinicien afin qu’il puisse faire un diagnostic adéquat du patient et pour qu’il puisse faire un choix de traitement approprié. Nous avons montrés que l’analyse de texture sur des images IRM RT de patients peut différencier et même permettre la classification des ischémies aigues des ischémies chroniques, ce qui n’était pas possible avec uniquement ce type d’images. Nous avons de plus démontrés que l’analyse de texture d’images IRM RT permettait d’évaluer le contenu de fibrose diffuse dans un modèle animal de haute résolution avec validation histologique. Une telle relation entre les résultats d’analyse de texture d’images IRM RT et la structure sous-jacente du myocarde n’avait pas été étudiée dans la littérature. Notre méthode pourra être améliorée en effectuant d’autres calculs statistiques sur la matrice de cooccurrence, en testant d’autres méthodes d’analyse de texture et en appliquant notre méthode à de nouvelles séquences d’acquisition IRM, tel les images en pondération T1. D’autres améliorations possibles pourraient porter sur une évaluation de matrice de cooccurrence avec voisinage circulaire suivant la forme du myocarde sur les tranches d’images IRM RT. Plusieurs matrice de cooccurrence pourraient aussi être évaluées en fonction de la position dans l’espace du voisinage afin d’intégrer une composante directionnelle dans les calculs de texture. D’autres études sont nécessaires afin d’établir si une analyse de texture des images IRM RT pourrait différencier le stade de la fibrose pour un même patient lors d’une étude de suivi. De même, d’autres études sont nécessaires afin de valider l’utilisation de texture sur des scanners IRM différents. Établir l’âge de l’infarctus du myocarde permettra de planifier les interventions thérapeutiques et d’évaluer le pronostique pour le patient.----------ABSTRACT A third of the United States population is affected by cardiomyopathies. Impairment of the heart muscle, the myocardium, puts the patient’s health at risk and could ultimately lead to death. Ischemic cardiomyopathies result from lack of blood (ischemia) reaching the myocardium from blocked coronary arteries. Non-ischemic cardiomyopathies are diseases from other etiology than ischemia. Often collagen fibers infiltrate the heart (fibrosis), as a means to maintain its shape and function in the presence of disease that affects the myocardial cellular structure. This necessary phenomenon ultimately becomes maladaptive and results in the heart’s impairment. Part of the heart’s involvement in disease can be assessed through the analysis of myocardial fibrosis. Cardiomyopathy diagnosis involves the investigation of the presence of myocardial fibrosis, either infiltrative, defined as the increased presence of collagen protein in the extracellular space, or replacement fibrosis, when collagen fibers progressively replace diseased cardiomyocytes. The infiltrative fibrosis is believed to be reversible in some instances and consequently, myocardial fibrosis analysis has decisional impact on the interventional procedure that would benefit the health of the patient. The heart contracts and relaxes as it pumps blood to the rest of the body, an action directly impaired by myocardial damage. Any myocardial involvement should be assessed by the clinician to identify the severity of the myocardial damage, establish a prognosis and plan therapeutic intervention. Different diagnostic tests are required to image the myocardium and help the clinician in the diagnostic process. Cardiac magnetic resonance (CMR) imaging has emerged as a high resolution imaging modality that offers precise structural analysis of the heart. Among the different imaging sequences available with CMR, late gadolinium enhancement (LGE) shows the myocardium and enhances any impairments that may exist with the use of a contrast agent. It is a T1-weighted image with extracellular contrast agent (CA) administration. Increased signal intensity in the infarct scar is created from the CA dynamics. LGE CMR imaging offers information on the scar size and its location. The clinician can estimate the severity of the disease and establish prognosis with LGE CMR images. In ischemic cardiomyopathy, it is important to establish the occurrence of the infarction and know the age of the infarct to plan surgical intervention. Differentiation of acute from chronic MI is therefore important in the diagnostic process. In LGE CMR the level of signal intensity or the size of infarction are both similar in acute or in chronic MI. It has therefore been challenging to distinguish acute MI from chronic MI scars with LGE CMR images alone. The aim of this thesis was to investigate texture analysis of LGE CMR images to determine if acute MI could be distinguished from chronic MI and to detect increased presence of diffuse myocardial fibrosis in the myocardium. The first study was performed to investigate if texture analysis of LGE CMR images could detect variations in the presence of diffuse myocardial fibrosis and if the underlying myocardial structure could be related to the texture measures. Collagen content increased with aging and we used an animal model of young versus old rat. An ex-vivo animal model was necessary to allow for higher image resolution in LGE CMR images and to perform validation of our texture measures with histology images. Twenty four animals were scanned for LGE CMR images and texture analysis was applied to the heart images. Histology slices were stained with picrosirius red and collagen fibers were isolated based on their color content. LGE CMR quantification was compared to histological slices of the heart stained with the picrosirius red method. Texture analysis of LGE CMR images was also compared to the original LGE CMR image quantification and to histology. Texture analysis was done by creating contrast texture maps extracted from Haralick’s gray level co-occurrence matrix (GLCM). Regions of complex signal intensity combination were enhanced in LGE CMR images and in contrast texture maps. Regression analysis was performed to assess the level of agreement between the different analysis methods. We found that LGE CMR images could assess the different levels of collagen content in the different aged animal model, and that moreover texture analysis enhanced those differences. The location of enhancement from texture analysis images corresponded to location of increased collagen content in the old compared to the young rat hearts. Histological validation was shown for texture analysis applied to LGE CMR images to assess myocardial fibrosis. Our second study aimed at discriminating acute versus chronic MI from LGE CMR patient images alone through the use of texture analysis. Twenty two patients who had LGE CMR images were included in our study (12 acute and 12 chronic MI). Regional segmentation was performed and texture features were compared in those regions between both groups of patient. Texture analysis resulted in significantly different values between the two groups. More specifically the peri-infarct zone had the most number of discriminative features compared to the remote myocardium which had none and to the infarct core where only the mean features was significantly different. The border zone has been shown to be composed of healthy cardiomyocytes intermingled with the scar’s collagen fibers. Our study indicates this region might exhibit structural differences in the myocardium in acute from chronic MI patients that texture analysis of LGE CMR images can detect. Characterization of myocardial collagen content is important while clinicians analyze the state of the patient since it influences the course of action required to treat cardiomyopathies. LGE CMR images have been thoroughly used and validated to characterize focal myocardial scar, however it was limited in characterizing the age of infarction or quantifying diffuse collagen content. We have shown texture analysis of LGE CMR images alone can differentiate and even classify, acute from chronic MI patients, which was not previously possible. Characterization of myocardial infarction according to age will prove important in planning therapeutic interventions in clinical practice. Moreover, we have established texture analysis as a means to characterize the myocardium and detect variation in fibrosis content from high resolution LGE CMR images with histology validation. To our knowledge, such a relation between texture analysis of LGE CMR images and the underlying myocardial structure had not been done previously. Improvements could be done to our method, as we can increase the number of texture features that were analyzed from the GLCM, include other texture analysis methods such as the run-length matrix, and apply our method to other CMR imaging sequences such as T1 mapping. Adapting the GLCM to the heart could also be investigated, such as considering circular GLCM computation to consider the round shape of the myocardium in the short axis LGE CMR image slices. Directional GLCM could also be computed individually and analyzed for any myocardial or collagen fiber orientation indication. Further analysis is also required to establish if texture analysis could differentiate the age of MI in the same individual through a follow-up study. The measures of texture analysis from LGE CMR images obtained through different CMR scanners remains to be investigated as well. Knowing the age of infarct and evaluating the presence of diffuse myocardial fibrosis will help the clinician plan therapeutic interventions and establish a prognosis for the patient

Computed tomography image analysis for the detection of obstructive lung diseases

Damage to the small airways resulting from direct lung injury or associated with many systemic disorders is not easy to identify. Non-invasive techniques such as chest radiography or conventional tests of lung function often cannot reveal the pathology. On Computed Tomography (CT) images, the signs suggesting the presence of obstructive airways disease are subtle, and inter- and intra-observer variability can be considerable. The goal of this research was to implement a system for the automated analysis of CT data of the lungs. Its function is to help clinicians establish a confident assessment of specific obstructive airways diseases and increase the precision of investigation of structure/function relationships. To help resolve the ambiguities of the CT scans, the main objectives of our system were to provide a functional description of the raster images, extract semi-quantitative measurements of the extent of obstructive airways disease and propose a clinical diagnosis aid using a priori knowledge of CT image features of the diseased lungs. The diagnostic process presented in this thesis involves the extraction and analysis of multiple findings. Several novel low-level computer vision feature extractors and image processing algorithms were developed for extracting the extent of the hypo-attenuated areas, textural characterisation of the lung parenchyma, and morphological description of the bronchi. The fusion of the results of these extractors was achieved with a probabilistic network combining a priori knowledge of lung pathology. Creating a CT lung phantom allowed for the initial validation of the proposed methods. Performance of the techniques was then assessed with clinical trials involving other diagnostic tests and expert chest radiologists. The results of the proposed system for diagnostic decision-support demonstrated the feasibility and importance of information fusion in medical image interpretation.Open acces

Lung Pattern Analysis using Artificial Intelligence for the Diagnosis Support of Interstitial Lung Diseases

Interstitial lung diseases (ILDs) is a group of more than 200 chronic lung disorders characterized by inflammation and scarring of the lung tissue that leads to respiratory failure. Although ILD is a heterogeneous group of histologically distinct diseases, most of them exhibit similar clinical presentations and their diagnosis often presents a diagnostic dilemma. Early diagnosis is crucial for making treatment decisions, while misdiagnosis may lead to life-threatening complications. If a final diagnosis cannot be reached with the high resolution computed tomography scan, additional invasive procedures are required (e.g. bronchoalveolar lavage, surgical biopsy). The aim of this PhD thesis was to investigate the components of a computational system that will assist radiologists with the diagnosis of ILDs, while avoiding the dangerous, expensive and time-consuming invasive biopsies. The appropriate interpretation of the available radiological data combined with clinical/biochemical information can provide a reliable diagnosis, able to improve the diagnostic accuracy of the radiologists. In this thesis, we introduce two convolutional neural networks particularly designed for ILDs and a training scheme that employs knowledge transfer from the similar domain of general texture classification for performance enhancement. Moreover, we investigate the clinical relevance of breathing information for disease classification. The breathing information is quantified as a deformation field between inhale-exhale lung images using a novel 3D convolutional neural network for medical image registration. Finally, we design and evaluate the final end-to-end computational system for ILD classification using lung anatomy segmentation algorithms from the literature and the proposed ILD quantification neural networks. Deep learning approaches have been mostly investigated for all the aforementioned steps, while the results demonstrated their potential in analyzing lung images

Quantitative Analysis of Radiation-Associated Parenchymal Lung Change

Radiation-induced lung damage (RILD) is a common consequence of thoracic radiotherapy (RT). We present here a novel classification of the parenchymal features of RILD. We developed a deep learning algorithm (DLA) to automate the delineation of 5 classes of parenchymal texture of increasing density. 200 scans were used to train and validate the network and the remaining 30 scans were used as a hold-out test set. The DLA automatically labelled the data with Dice Scores of 0.98, 0.43, 0.26, 0.47 and 0.92 for the 5 respective classes. Qualitative evaluation showed that the automated labels were acceptable in over 80% of cases for all tissue classes, and achieved similar ratings to the manual labels. Lung registration was performed and the effect of radiation dose on each tissue class and correlation with respiratory outcomes was assessed. The change in volume of each tissue class over time generated by manual and automated segmentation was calculated. The 5 parenchymal classes showed distinct temporal patterns We quantified the volumetric change in textures after radiotherapy and correlate these with radiotherapy dose and respiratory outcomes. The effect of local dose on tissue class revealed a strong dose-dependent relationship We have developed a novel classification of parenchymal changes associated with RILD that show a convincing dose relationship. The tissue classes are related to both global and local dose metrics, and have a distinct evolution over time. Although less strong, there is a relationship between the radiological texture changes we can measure and respiratory outcomes, particularly the MRC score which directly represents a patient’s functional status. We have demonstrated the potential of using our approach to analyse and understand the morphological and functional evolution of RILD in greater detail than previously possible

Analyse automatique de radiographies pulmonaires pour le diagnostic précoce du syndrome de détresse respiratoire aiguë

RÉSUMÉ Le Syndrome de Détresse Respiratoire Aiguë (SDRA) est une maladie pulmonaire qui représente la forme la plus grave de l’insuffisance respiratoire aiguë. Elle consiste en une atteinte inflammatoire aiguë des poumons et se manifeste au niveau de la radiographie pulmonaire sous forme d’opacités bilatérales. Le diagnostic de cette maladie est effectué à partir de données sur l’hypoxémie et de l’analyse de la radiographie pulmonaire. L’interprétation de la radiographie pulmonaire par des experts souffre d’une variabilité inter-observateurs élevée, ce qui peut entraîner un diagnostic tardif. Cela est problématique, car un diagnostic retardé d’un patient atteint du SDRA rend son traitement moins efficace et peut, par conséquent, grever son pronostic. D’où l’intérêt de développer un système d’aide à la décision clinique (SADC) pour aider le médecin à établir un diagnostic précoce de la maladie. Les SADC pour le diagnostic automatique de maladies à partir des radiographies sont devenus des outils très importants. Ils consistent à analyser automatiquement les radiographies pour identifier les anomalies et procurer un deuxième avis diagnostic aux médecins. Même si plusieurs SADC ont été déjà développés, il n’existe aucun SADC pour le diagnostic du SDRA. La difficulté principale est due à la superposition de structures osseuses telle que la cage thoracique, dont la propriété de radio-opacité rend leur apparence très similaire à celle des opacités diffuses liées au SDRA dans la radiographie pulmonaire. Une segmentation préalable des côtes entières est requise dans le but de les exclure de l’analyse et de focaliser sur l’étude des opacités diffuses due au SDRA. Pour pouvoir valider un SADC pour le diagnostic du SDRA, la création d’une base de radiographies pulmonaires diagnostiquées avec précision est aussi indispensable. La première partie de cette thèse propose un SADC original pour le diagnostic du SDRA à partir de radiographies pulmonaires. Comme il n’existe actuellement aucun système dédié pour cette pathologie, il a fallu le construire de novo. Le SADC développé consiste à analyser une radiographie du thorax après soustraction des côtes entières (postérieures et antérieures) pour pouvoir extraire des régions d’intérêt (ROI) intercostales qui se composent de tissus pulmonaires et analyser uniquement ces régions. Des caractéristiques statistiques et spectrales sont extraites pour chaque ROI. Ensuite, une méthode de transformation des caractéristiques est appliquée en utilisant l’analyse discriminante linéaire (Linear Discriminant Analysis). Les ROI sont ensuite classifiées comme normales ou anormales en utilisant un classifieur SVM. Finalement, le pourcentage des ROI anormales est calculé pour chaque cadran (chaque poumon est divisé en deux parties appelées cadrans). Si ce pourcentage est supérieur à 34%, le cadran donné est alors considéré comme touché. Et si au moins un cadran du poumon gauche et un cadran du poumon droit sont touchés, alors la radiographie pulmonaire est considérée comme un cas de SDRA. Le SADC proposé a été évalué en utilisant une base de radiographies pulmonaires diagnostiquées avec consensus entre plusieurs experts et des mesures de performance telles que la sensibilité et la spécificité ont été calculées. Le système automatisé développé pour le diagnostic du SDRA a permis d’obtenir une bonne sensibilité et une bonne spécificité (sensibilité = 90.6% et spécificité = 86.5%). La deuxième partie de cette thèse présente une étude sur la variabilité inter-observateurs pour le diagnostic du SDRA à partir de radiographies pulmonaires en utilisant notre système, soit individuellement, soit comme deuxième avis. Cette étude a été réalisée en calculant le coefficient Kappa, d’abord entre les experts, ensuite en utilisant le système d’analyse développé. Notre système d’analyse automatique a permis d’améliorer le coefficient Kappa et d’obtenir une bonne concordance de diagnostic en l’utilisant individuellement (Kappa = 0.77) ainsi qu’une meilleure concordance ou une concordance presque parfaite de diagnostic en l’utilisant comme deuxième avis (Kappa = 0.79-0.86). La troisième partie de cette thèse est consacrée à une analyse des besoins pour un SADC déployable en clinique. Dans cette étude, nous avons remarqué que peu de SADC pour l’interprétation de radiographies pulmonaires ont été commercialisés. Aussi, nous avons montré que plusieurs facteurs doivent être considérés pour développer un SADC en soins intensifs. Ces facteurs incluent : la segmentation interactive pour l’extraction des régions d’intérêt (ROI) afin d’améliorer la performance; le choix des caractéristiques devrait être basé sur les différents aspects qui caractérisent l’apparence de la pathologie sur les radiographies pulmonaires et devraient être combinées pour atteindre une meilleure performance; et la construction de la base de données pour la validation du système joue un rôle très important dans la performance de tout SADC. Ce dernier facteur implique que la base des radiographies pulmonaires doit être construite avec précaution en considérant les facteurs suivants: le nombre de radiographies normales et anormales à utiliser ainsi que la représentativité de la diversité des anomalies; la méthodologie à utiliser pour élaborer l’interprétation des radiographies pulmonaires; et la qualité des images à utiliser. Finalement, la création de bases de radiographies pulmonaires publiques permettrait de comparer différents SADC et de choisir celui ayant la meilleure performance, et par conséquent celui qui doit être testé en premier en clinique. En conclusion, ce projet propose un SADC pour le diagnostic précoce du SDRA à partir de radiographies pulmonaires. Son évaluation a permis de confirmer qu’il peut être utilisé par les médecins pour fournir un deuxième avis afin d’élaborer un diagnostic plus précis. En perspective, pour utiliser notre système tout au long du traitement d’un patient atteint du SDRA, une fusion multimodale d’images (RX/ CT/ TIE) permettrait de visualiser à la fois l’information fonctionnelle et l’information morphologique, ainsi que de connaître l’état actuel du patient. Ceci donnerait lieu à un suivi clinique plus efficace au chevet du patient, entre autres en choisissant les paramètres optimaux pour la ventilation mécanique.----------ABSTRACT Acute Respiratory Distress Syndrome (ARDS) is a lung disease which represents the most severe form of acute respiratory failure. It consists of an acute inflammation of the lungs and manifests as bilateral opacities in chest radiographs. The diagnosis of this disease is done using the chest X-ray and hypoxemia criteria. However, interpretation of chest X-ray by medical experts suffers from high inter-observer variability, which can lead to a delayed diagnosis. This is problematic because any delay in diagnosing ARDS makes its treatment less effective and may, therefore, burden the patient’s prognosis. Hence, there is a clear clinical motivation to develop a computer-aided diagnosis (CAD) system to help the doctor establish an early chest X-ray diagnosis of the disease. CAD systems using X-rays for automatic diagnosis of diseases have become very important tools. They consist in automatically analyzing radiographs to identify abnormalities and providing a second diagnostic opinion to physicians. Even though several CAD systems have already been developed, there is currently no such system for the diagnosis of ARDS. The main difficulty is due to the superposition of bone structures such as the rib cage, whose radiopacity makes their appearance very similar to that of diffuse opacities associated with ARDS in chest radiographs. A preliminary segmentation of the whole ribs is thereby required in order to exclude them from the analysis and to focus on studying only the diffuse opacities linked with ARDS. To validate a CAD system for diagnosing ARDS, the creation of a database of chest X-rays diagnosed accurately is also essential. The first part of this thesis proposes a novel CAD system for the diagnosis of ARDS from chest radiographs. As there is currently no dedicated system for this disease, it was necessary to build it de novo. The CAD system we developed consists in analyzing a chest radiograph by first subtracting the whole ribs (anterior and posterior) from the image, and subsequently extracting intercostal patches and analyzing these regions of interest only, which are made up of lung tissues. Statistical and spectral features are extracted from each patch. A feature transformation method is then applied using Linear Discriminant Analysis (LDA). The patches are then classified as either normal or abnormal using an SVM classifier. Finally, the rate of abnormal patches is calculated for each quadrant (each lung is divided into two parts called quadrants). If this rate is greater than 34%, the given quadrant is then considered as affected. And if at least one quadrant of the left lung and one of the right lung are affected, then the chest radiograph is considered as an ARDS case. The proposed CAD system was evaluated using a database of chest radiographs diagnosed with consensus among several experts, and performance measurements such as sensitivity and specificity were calculated. The automated system developed for diagnosing ARDS achieved a sensitivity and specificity that are both good (sensitivity = 90.6% and specificity = 86.5%). The second part of this thesis presents a study of the inter-observer variability for the diagnosis of ARDS from chest radiographs using our system either by itself or as providing a second opinion. This study was carried out by calculating the Kappa coefficient, first between the medical experts, then by using the proposed CAD system. Our automatic analysis system improved the Kappa coefficient and showed a good diagnostic agreement when used individually (Kappa = 0.77) and a better diagnostic agreement or an almost perfect agreement diagnosis using it to give a second opinion (kappa = 0.79-0.86). The third part of this thesis is devoted to a requirements analysis for a CAD system to be used in the clinical setting. In this study, we noticed that only a few CAD systems for chest X-ray interpretation are commercially available. Thus, we showed that several factors must be considered when developing a CAD system for use in intensive care. These factors include: interactive segmentation for extracting regions of interest (ROI) to improve performance; the choice of features should be based on the different aspects that characterize the appearance of the pathology in chest X-rays and should be combined to achieve better performance; and the construction of a validation database, which plays a very important role in the performance of any CAD system. The latter implies that the database must be carefully constructed by considering the following factors: the number of normal and abnormal chest X-rays to be used and the representativeness of the diversity of abnormalities, the methodology used to interpret the chest X-rays, and the quality of the images to use. Finally, the creation of public databases of pulmonary radiographs would make it easier to compare different CAD systems and to choose the one that performs best and therefore the one to be tested first in the clinical setting. In conclusion, this project proposes a CAD system for the early diagnosis of ARDS from chest X-rays. Its evaluation allowed us to confirm that it can be used by doctors to provide a second opinion with the aim of elaborating a more accurate diagnosis. In future work, to utilize our system throughout the treatment of an ARDS patient, a multimodal image fusion approach (RX / CT / EIT) would allow the visualization of both functional and morphological information, as well as knowing the patient's current condition. This would give rise to more efficient monitoring at the patient’s bedside, in particular by choosing the optimal settings for mechanical ventilation