U-Net 3D par patchs et régularisation spatiale avec CRF pour l'extraction de cerveau sur IRM de porcelet

Abstract

International audienceDu fait de ses similarités morphologiques avec le cerveau de l’enfant, le porcelet est un modèle prisé. Il est notamment utilisé dans l’étude de la paralysie cérébrale afin de quantifier l’impact de la lésion précoce sur le neurodéveloppement en particulier sur des IRM que nous considérons dans ces travaux. Pour disposer d’une évaluation objective, il est nécessaire de développer des algorithmes automatiques de segmentation des différentes structures et tissus . L’étape préliminaire cruciale consiste à extraire le cerveau. Nous proposons ici une méthode d’extraction entièrement automatique du cerveau du porcelet combinant un réseau U-Net 3D par patchs et l’utilisation de champs aléatoires conditionnels (CRF) pour la régularisation spatiale finale. Notre méthode est entraînée et évaluée à partir de 15 IRM T1 de porcelets âgés de 15 jours et comparée à l’outil BET, standard pour le cerveau humain. L’influence de la taille et de la distribution des patchs utilisés lors de l’apprentissage profond est étudiée tout comme les bénéfices de la régularisation spatiale. Les premiers résultats montrent que notre approche est prometteuse en terme de DICE moyen (0.954) et de distance d’Hausdorff (7.73), surpassant les performances de BET (DICE de 0.754 et distance d’Hausdorff de 24.31