Segmentação de discos intervertebrais lombares para modelação e simulação computacional

Tese de Mestrado Integrado, Engenharia Biomédica e Biofísica (Engenharia Clínica e Instrumentação Médica), 2022, Universidade de Lisboa, Faculdade de CiênciasA lombalgia é a principal causa de incapacidade a nível mundial. A degeneração do disco intervertebral é uma das causas da lombalgia, podendo em casos avançados necessitar da remoção do disco intervertebral e substituição deste por um implante. Este implante pode consistir num dispositivo contendo enxerto ósseo (fusão espinhal) ou num disco intervertebral artificial (artroplastia discal). Ambos os métodos apresentam vantagens e desvantagens, pelo que é importante estudar, através de modelação e simulação em elementos finitos, a forma como implantes específicos afetam a biomecânica da coluna lombar antes de os inserir. Esta modelação personalizada requer a capacidade de segmentar as estruturas anatómicas relevantes a partir de imagens médicas. O presente trabalho teve como principal objetivo a implementação/desenvolvimento de um método para localizar e segmentar automaticamente discos intervertebrais lombares em 3D a partir de imagens de ressonância magnética em ponderação T2, com o intuito de auxiliar a construção de modelos de elementos finitos da coluna lombar a partir de casos reais, fornecendo informação precisa e personalizada sobre a forma dos discos intervertebrais do paciente. O desenvolvimento do método para permitir adicionalmente segmentar separadamente as duas principais estruturas do disco – anel fibroso e núcleo pulposo – e detetar automaticamente casos em que a degeneração não permite fazer esta distinção foi posteriormente seguido como objetivo secundário. O método de segmentação foi desenvolvido a partir de um método pré-existente na literatura para realização de segmentações 2D no perfil sagital, tendo este sido parcialmente implementado, modificado e adaptado para uso em 3D. O método permitiu realizar segmentações com uma exatidão média de 87.0 ± 3.7% medida pelo coeficiente de Dice em relação a segmentações manuais de referência. Esta eficácia é comparável com outros métodos de segmentação 3D na literatura. Este método apresenta a vantagem de ser significativamente mais rápido que a maioria dos métodos existentes, demorando apenas alguns segundos para completar uma segmentação dos discos lombares. O método para detetar degeneração discal identificou corretamente o estado de 96% dos discos (saudáveis e degenerados) com que foi testado.Back pain, especially in the lumbar spine, is the main cause of disability in the world. Intervertebral disc (IVD) degeneration is one of the causes of back pain. In some cases this requires the removal of the disc and its replacement with an implant. This implant may consist of either a cage containing bone graft (spinal fusion) or an artificial IVD (disc arthroplasty). Both of these treatments have advantages and disadvantages, which is why it is important to study, through computer modeling and finite element simulation, the ways in which specific implants affect the biomechanics of the lumbar spine before inserting them. This customized modeling requires the ability to segment the relevant anatomical structures from medical images. The present work had as its main objective the implementation/development of a method for localizing and automatically segmenting lumbar IVDs in 3D from T2 weighted magnetic resonance imaging, with the goal of supporting and complementing the generation of finite element models from real lumbar spines, by providing accurate and personalized information on the shape of the patient’s IVDs. The development of the method to also allow performing separate segmentations of the IVD’s two main structures – annulus fibrosus and nucleus pulposus – as well as automatically detecting degenerated IVDs where this distinction is no longer possible was later pursued as a secondary objective. The segmentation method was developed from a pre-existing method in the literature aimed at performing 2D segmentations in the sagittal profile, which was partially implemented, modified and adapted to 3D use. The method performed segmentations with a mean accuracy of 87.0 ± 3.7% as measured by the Dice coefficient in relation to manually segmented reference volumes, or ground truths. This method has the advantage of being significantly faster than most existing 3D segmentation methods, requiring only a few seconds to perform a complete segmentation of the lumbar discs. The method for detecting IVD degeneration correctly identified the status of 96% of the discs (healthy and degenerated) on which it was tested

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