Filtrage anisotrope robuste régi par propagation de fronts : vers une segmentation automatique de volumes IRM

The reliable and accurate segmentation of anatomical volumes (normal or pathological) from imaging systems remains an important goal in the medical information processing because it is the first step in the chain of analysis leading to perform diagnosis to the study of internal structures morphology, for detection and quantification of lesions. Segmentation is a difficult step, especially for MRI images, for which it is primarily performed manually when there are high precision constraints. In this context, the objective of this PhD is the filtering of MRI bony joint of the human body, to achieve efficient and accurate segmentation. The first contribution is the development of a robust iterative 3D anisotropic filtering. This method can diffuse the voxels intensity according to their belonging to two populations: high diffusion for voxels located inside homogeneous regions in order to reduce noise while preventing the diffusion through the transition areas (surfaces). A rigorous comparison of several stopping functions was performed to insert the most relevant one in the iterative model. The threshold parameter splitting these two populations was estimated in an original and effective way in relation to the state of the art. The original diffusion scheme was confronted to the front propagation methods. The identification of these two models, currently separated in the literature, helped to merging the two approaches into a comprehensive anisotropic diffusion scheme governed by a front propagation. This formulation has helped offset the disadvantages of each approach namely i) the difficulty of stopping the iterative diffusion scheme, ii) the difficulty of implementing the level-sets approach facing to prohibitive calculation times. The proposed iterative scheme combines four terms related to diffusion, contrast, initial data, and to the local geometry. In particular, we have shown the importance of the ''geometrical term'' which fixes the problem of the edges discontinuities after filtering. Applications of MRI data of shoulder joints, hip and knee are presented in the testing and validation chapter. The results are given using two evaluation functions concerning edges and regions. These functions demonstrate robustness and accuracy of proposed model in removing noise and preserving edges.La segmentation fiable et précise des volumes anatomiques (normaux ou pathologiques) issus des systèmes d'imagerie reste un objectif important en traitement de l'information médicale car elle constitue le premier maillon de la chaîne d'analyse aboutissant à l'aide au diagnostic par l'étude de la morphologie des structures internes, à la détection et à la quantification de lésion. La segmentation est une étape délicate et difficile, en particulier pour les images IRM, pour lesquelles elle est principalement réalisée manuellement lorsqu'il y a des contraintes fortes de précision. Dans ce contexte, l'objectif de cette thèse est le filtrage des images IRM des structures osseuses articulaires du corps humain, en vue d'une aide efficace et précise à la segmentation. Une première contribution concerne le développement d'une méthode itérative de filtrage 3D anisotrope robuste. Elle permet de diffuser l'intensité des voxels selon leur appartenance à deux populations : forte diffusion pour les voxels situés à l'intérieur de régions homogènes afin de réduire le bruit, tout en empêchant cette diffusion de traverser les zones de transition (surfaces). Une comparaison rigoureuse de plusieurs fonctions d'arrêt de cette diffusion a été réalisée afin d'insérer, dans le modèle itératif, la fonction la plus pertinente. Le paramètre seuil partageant ces deux populations a été estimé de manière originale et efficace au regard de l'état de l'art. Ce schéma original de diffusion a été confronté aux méthodes de propagation de fronts. L'identification de ces deux modèles, actuellement dissociés dans la littérature, a permis de fusionner les deux approches en un schéma complet de diffusion anisotrope régie par propagation de fronts. Cette formulation a permis de contrer les désavantages de chacune des approches, à savoir i) la difficulté d'arrêter les schémas itératifs de diffusion, ii) la difficulté de mise en oeuvre des approches " level-sets " vis-à-vis des temps de calcul prohibitifs. Le schéma itératif proposé combine quatre termes liés à la diffusion, au contraste, aux données initiales et à la géométrie locale. En particulier, nous avons montré l'importance du "terme géométrique" qui remédie aux problèmes des discontinuités des contours après le filtrage. Une application sur données IRM d'articulations d'épaule, de hanche et de genou est présentée dans la partie test et validation. Les résultats sont quantifiés à l'aide de deux fonctions d'évaluation en contours et en régions. Elles démontrent une robustesse et une précision du modèle proposé dans l'élimination du bruit et la préservation des contours

Robust local estimation in anisotropic diffusion process

International audienceIn this work we propose to use an anisotropic diffusion process using robust statistics. We show that smoothing, while preserving edges, helps the segmentation of upper limb bones (shoulder) in MRI data bases. The anisotropic diffusion equation is mainly controlled using an automatic edge stopping function based on Tukey's biweight function, which depends on the values of gradients pixels. These values are divided into two classes: high gradients for pixels belonging to edges or noisy pixels, low ones otherwise. This process also depends on a threshold gradient parameter which splits both former classes. So a robust local estimation method is proposed to better eliminate the noise in the image while preserving edges. Firstly, the efficiency of the model in the noise reduction is quantified using an entropy criterion on synthetic data with different noise levels to evaluate the smoothing of the regions. Secondly, we use the Pratt's Figure of Merit (FOM) method to evaluate edges preservation. Eventually, a qualitative edge evaluation is given on a MRI volume of the shoulder joint

Processus de diffusion anisotrope robuste appliqué à la segmentation d'un volume IRM

International audienceDans ce travail, nous proposons un processus de segmentation d'images basé sur une équation de diffusion anisotrope en utilisant des statistiques robustes. Nous montrons que le filtrage des données, couplé à la préservation des contours, aide à la segmentation du membre supérieur (l'épaule) dans une base de données IRM. Ainsi le principe de fonctionnement de l'équation de la diffusion anisotrope est contrôlé à l'aide d'une fonction d'arrêt automatique appelée Tukey's biweight qui dépend des valeurs des gradients des pixels. Ces valeurs sont réparties en deux classes : élevées pour les pixels correspondant aux contours ou au bruit, faibles sinon. Ce processus dépend aussi d'un paramètre gradient seuil permettant de séparer ces deux populations de gradients. Pour ce faire, une méthode d'estimation robuste locale est proposée permettant de mieux éliminer le bruit dans l'image tout en gardant intacts les contours. La capacité du modèle à éliminer le bruit est quantifiée par un critère d'entropie sur des données synthétiques ayant différents niveaux de bruit. On termine par une évaluation qualitative de la conservation des contours sur un volume IRM de l'articulation de l'épaule

Pré-traitement d'un volume IRM par filtrage anisotrope robuste pour la segmentation de l'épaule

International audienceDans ce travail, nous proposons un processus de prétraitement pour la segmentation d'images basé sur une équation de diffusion anisotrope en utilisant des statistiques robustes. Nous montrons que le filtrage des données, couplé à la préservation des contours, aide à la segmentation du membre supérieur (l'épaule) dans une base de données IRM. Ainsi le principe de fonctionnement de l'équation de la diffusion anisotrope est contrôlé à l'aide d'une fonction d'arrêt automatique qui dépend des valeurs des gradients des voxels. Ces valeurs sont réparties en deux classes : élevées pour les voxels correspondant aux contours ou au bruit, faibles sinon. Ce processus dépend aussi d'un paramètre gradient seuil permettant de séparer ces deux populations de gradients. Une estimation globale de ce paramètre est classiquement utilisée. Nous proposons ici, une nouvelle méthode d'estimation robuste, locale, et montrons qu'elle permet de mieux éliminer le bruit dans l'image tout en gardant intacts les contours. La capacité du modèle à éliminer le bruit est quantifiée par un critère d'entropie sur des données synthétiques ayant différents niveaux de bruit. Un autre critère d'évaluation quantitative basé sur la Figure de Mérite de Pratt est proposé afin d'évaluer la qualité de la préservation des contours ainsi que la précision de leur localisation par rapport à une segmentation manuelle. Les résultats sur données synthétiques et sur un volume IRM d'épaule montre les atouts du modèle local par rapport au modèle global, en termes d'homogénéité des régions obtenues et en termes de localisation des contours

Modification of the edge stopping function in anistropic diffusion process

National audienceIn this paper we use an anisotropic diffusion process formulated in a level set framework using robust statistics. We show that smoothing, while preserving edges, helps the image segmentation of glenohumeral joint of shoulder for MRI data. The equation is based on an automatic edge stopping function that controls image smoothing. The link between robust statistics and anisotropic diffusion is used from the relationships between the edge stopping function, the influence function and the robust error norm of the estimator. We perform a comparison between three edge stopping functions, and then we propose to replace the Leclerc function already used in our diffusion equation by the Tukey's biweight function. Then we use the entropy criterion to evaluate our results and approve our choic

A new T1-weighted SILENZ sequence revealing the bone shape in MRI

International audienceMove towards a solution to be able to simply extract the image of a bone in MRI; and that this image is a reflection of the reality, to be clinically usefu