Quantification de l'aération pulmonaire sur des images CT de patients atteints du syndrome de détresse respiratoire aiguë

Abstract

Acute respiratory distress syndrome (ARDS) induces a disturbance in the vital balancebetween oxygen intake and carbon dioxide output from the respiratory system. Indeed,alveoli composing the lungs are collapsed or filled with fluid in case of ARDS, impeding thenormal ventilation process. To maintain patients diagnosed with ARDS alive, mechanicalventilation is routinely used. The latter restores the oxygen-carbon dioxide balance, butcan cause ventilation induced lung injuries (VILI). In order to reduce VILI and to providepatient-specific management, aeration quantification is necessary. Computed tomography(CT) image, already used in the clinical diagnostic process, allows this quantificationbecause it contains density information. Yet, preliminary lung segmentation is needed.This thesis proposes to automate lung segmentation on CT images. Supervised deeplearning is used to address the challenge of segmenting poorly contrasted lungs, causedby the presence of high density lesions. Focus is made on data prevalence and on theway of presenting them to the model during training. Hence, various aspects of datamanagement, as transfer learning, amount of details in the context, diversity or relevance,are explored with 2D or 3D U-net architectures. Eventually, in the pre-clinical context, a3D production model is provided to segment lungs of patients with ARDS and thereforeimprove their care through personalized mechanical ventilation setting.Le syndrome de détresse respiratoire aiguë (SDRA) provoque un dérèglement de l’équilibrevital entre oxygène apporté et dioxyde de carbone évacué par le système respiratoire.En effet, les alvéoles qui composent les poumons sont collabées ou remplies de liquideen cas de SDRA, ce qui empêche le processus normal de ventilation. Pour mainteniren vie les patients diagnostiqués du SDRA, le recours à la ventilation mécanique estsystématique. Cette dernière permet de rétablir l’équilibre oxygène-dioxyde de carbone,mais peut provoquer des lésions pulmonaires supplémentaires. Dans le but de réduireces lésions et adapter la prise en charge de chaque patient, il est nécessaire de quantifierl’aération pulmonaire. L’image tomodensitométrique (ou CT pour computed tomography),déjà utilisée en clinique dans le processus diagnostique, permet cette quantification, carelle contient des informations de densité, mais exige une segmentation préliminaire despoumons. Cette thèse propose d’automatiser la tâche de segmentation des poumonssur les images CT. L’apprentissage profond supervisé est utilisé pour répondre au défique constitue la segmentation de poumons peu contrastés, car présentant des lésionsdenses. L’accent est mis sur l’importance des données et de la manière dont celles-ci sontprésentées au modèle lors de l’entraînement. Divers aspects de la gestion des données,tels que le transfert d’apprentissage, les détails du contexte, la diversité ou encore lapertinence de l’information traitée, sont explorés en utilisant des architectures de U-net2D ou 3D. Enfin, dans le contexte pré-clinique, un modèle de production est proposépour la segmentation des poumons de patients avec SDRA afin d’améliorer leur prise encharge par le réglage personnalisé de la ventilation mécanique