Le système de fusion de données présenté est dédié à l'estimation de la viabilité myocardique du ventricule gauche (Left Ventricular LF). Les variables nécessaires à cette estimation sont définies par un expert médical ainsi que toutes les règles qui lient ces différentes variables. Les paramètres mesurés sont la fonction contractile, obtenue à partir d'images IRM de marquage tissulaire et le taux de métabolisme du glucose fourni par des images de scanner tomographique à émission de positron (PET). La structure de fusion, basée sur le formalisme de la théorie de l'évidence, est modulaire pour faciliter les éventuelles modifications. Les modules sont de deux types: certains transforment les variables numériques mesurées en variables logiques, les autres combinent les variables suivant des règles logiques. L'incertitude est modélisée par une distribution de masse d'évidence sur les propositions ou de plausibilité sur les hypothèses. Les résultats sont présentés sous forme de cartes polaires pour visualiser les zones de lésion potentielles

JANIER, Marc

MULLER, Chantal

ROMBAUT, Michèle

I-Revues

Une architecture de fusion modulaire
pour l’assistance au diagnostic me´dical
Chantal Muller1, Miche`le Rombaut1, Marc Janier2
1CREATIS
INSA Baˆtiment Blaise Pascal, 69621 Villeurbanne Cedex, France
2CERMEP- CREATIS
59 Bd Pinel 69003 Lyon, France
muller@creatis.insa-lyon.fr, rombaut@creatis.insa-lyon.fr
Marc.Janier@univ-lyon1.fr
Re´sume´ –
Le syste`me de fusion de donne´es pre´sente´ est de´die´ a` l’estimation de la viabilite´ myocardique du ventricule gauche (Left
Ventricular LF). Les variables ne´cessaires a` cette estimation sont de´finies par un expert me´dical ainsi que toutes les re`gles qui
lient ces diffe´rentes variables. Les parame`tres mesure´s sont la fonction contractile, obtenue a` partir d’images IRM de marquage
tissulaire et le taux de me´tabolisme du glucose fourni par des images de scanner tomographique a` e´mission de positron (PET). La
structure de fusion, base´e sur le formalisme de la the´orie de l’e´vidence, est modulaire pour faciliter les e´ventuelles modifications. Les
modules sont de deux types: certains transforment les variables nume´riques mesure´es en variables logiques, les autres combinent
les variables suivant des re`gles logiques. L’incertitude est mode´lise´e par une distribution de masse d’e´vidence sur les propositions
ou de plausibilite´ sur les hypothe`ses. Les re´sultats sont pre´sente´s sous forme de cartes polaires pour visualiser les zones de le´sion
potentielles.
Abstract –
In this paper, a data fusion system for the assessment of Left Ventricular (LV) myocardium viability is presented. The variables
of interest are defined by the medical experts as well as the different hypothesis concerning these variables. The parameters taken
into account are LV contractile function extracted from tagged Magnetic Resonance Images (MRI) and glucose metabolism rate
images by a Positron Emission Tomography (PET) scanner. The fusion is based on the Dempster-Shafer framework. Two types of
modules are used, the numerical to symbolic conversion modules and the combination modules using logical rules of combination.
The uncertainty is modeled by a basic belief assignment or the plausibility of each hypothesis. The results are displayed with
polarmaps that give a geometrical information of the potential lesions.
1 Assistance au diagnostic me´dical
1.1 Diagnostic de la viabilite´ myocardique
L’estimation de la viabilite´ myocardique est un domaine
important de la recherche sur les maladies coronaires. On
qualifie de viable des tissus insuffisamment perfuse´s qui
re´cupe`rent leur fonction apre`s le re´tablissement du flux
sanguin. La quantification du tissue viable est un fac-
teur de´terminant pour le diagnostic me´dical, puisqu’il per-
met d’estimer si une proce´dure de revascularisation sera
be´ne´fique ou non pour le patient [1]. Pour analyser la via-
bilite´ de manie`re pre´cise et automatique, un syste`me doit
prendre en compte un ensemble de parame`tres, comple´-
mentaires du point de vue du diagnostic. Des travaux ont
montre´ que la viabilite´ pouvait eˆtre e´value´e correctement
en combinant des parame`tres relatifs au me´tabolisme du
glucose et a` la fonction contractile [2]. Cette dernie`re est
analyse´e sur des acquisitions IRM de marquage tissulaire.
Cette modalite´ permet d’e´tudier pre´cise´ment les de´forma-
tions de la paroi du coeur. Le taux de me´tabolisme du
glucose s’obtient sur des volumes issus de la Tomogra-
phie par Emission de Positons (TEP). Dans ce travail, les
images IRM du coeur sont acquises avec un scanner Sie-
mens Vision de 1.5T avec une re´solution temporelle de
35ms (coupe d’e´paisseur de 8mm, orientations du mar-
quage de 45 et 135 degre´s, champ d’acquisition 280mm).
L’analyse de la fonction contractile du ventricule gauche se
fait a` l’aide du logiciel d’analyse cardiaque FindTags (uni-
versite´ de Johns Hopkins, Baltimore). Deux parame`tres
ont e´te´ retenus pour l’e´valuation de la fonction contrac-
tile : le raccourcissement circonfe´rentiel maximum du ten-
seur de de´formation (Maximum circumferential Shorte-
ning : MS) et l’Angle (A) forme´ par le vecteur de de´pla-
cement par rapport a` la direction circonfe´rentielle. Les
deux parame`tres sont calcule´s sur les images acquises au
repos (MSr, Ar) et sous effort (MSs, As) a` la fin de la
diastole.
Les volumes TEP (64 coupes) sont acquis par un to-
mographe HR+ (Siemens Erlangen) en mode 3D avec une
re´solution intrinse`que de (4x4mm). Une heure apre`s une
infusion de type clamp euglyce´mique hyperinsuline´mique,
3 a` 4 mCi de 18FDG sont injecte´s en bolus lent. L’ac-
quisition du volume se fait 45mn apre`s cet infusion avec
un temps d’acquisition de 15mn. Le taux de captation du
glucose (FDG) sur toutes les re´gions du myocarde est ob-
tenue par une proce´dure de comptage.
Un proble`me majeur dans les syste`mes de fusion est le
recalage des donne´es. Dans notre application, cette e´tape
est re´alise´e pre´alablement par le logiciel semi-automatique
Cardiofuz (CREATIS, Lyon). Cinq parame`tres MSr, Ar,
MSs,As and FDG sont introduits dans le syste`me. Quatre
autres parame`tres sont obtenus par combinaison : la fonc-
tion contractile au repos (CFr), la fonction contractile
sous effort (CFs), la fonction inotropique (IF ) de´rivant
de la combinaison de CFr et CFs et la viabilite´ (V iab).
Figure 1 pre´sente les cartes polaires associe´es aux pa-
rame`tres quantitatifs d’entre´e du syste`me.
−5 0 5
−5
0
5
MSr
−5 0 5
−5
0
5
MSs
−5 0 5
−5
0
5
FDG
−5 0 5
−5
0
5
Ar
0
0.2
0.4
0.6
0.8
1
−5 0 5
−5
0
5
As
Fig. 1 – Cartes polaires des parame`tres d’entre´e
La viabilite´ myocardique est un phe´nome`ne physiolo-
gique complexe qu’il est difficile de de´crire en terme pre´cis.
De plus, les connaissances me´dicales sont en e´volution
permanente et les re´sultats de la recherche ne cessent de
prendre en compte de nouveaux parame`tres. Notre syste`me
de fusion est conc¸u pour s’adapter a` cette incertitude et a`
cette e´volution.
1.2 L’outil d’assistance au diagnostic
Le contexte me´dical de l’application entraˆıne un certain
nombre de contraintes sur la de´finition du syste`me d’as-
sistance :
– L’outil de´veloppe´ ne remplace pas le me´decin qui prend
lui-meˆme la de´cision finale a` partir d’une estimation
de confiance sur les de´cisions possibles.
– L’outil doit eˆtre reconfigurable, c’est a` dire qu’il doit
pouvoir permettre d’inte´grer de nouvelles variables de
mesures ou de nouvelles connaissances me´dicales.
– Les re´sultats obtenus doivent eˆtre facilement interpre´-
tables a` toutes les e´tapes du traitement, il doit eˆtre
possible de visualiser facilement les re´sultats, la struc-
ture de l’outil, les bases de connaissance.
– L’outil doit permettre l’expression du doute, de la
me´connaissance et du conflit entre les sources.
– Les variables qui seront utilise´es peuvent eˆtre de na-
ture he´te´roge`ne.
2 La structure ge´ne´rale
Notre outil tient compte des diffe´rentes contraintes ex-
prime´es ci-dessus. Son utilisation se fait en deux e´tapes.
La premie`re consiste a` de´finir la structure de traitement,
c’est a` dire :
– Les variables nume´riques qui sont utilise´es : le me´decin
de´crit aussi les re`gles d’interpre´tation de ces variables,
c’est a` dire les donne´es symboliques de´crivant ces va-
riables ainsi que les mode`les de conversion nume´ri-
que/symbolique.
– Les combinaisons de ces variables au niveau symbo-
lique (elles sont faites deux a` deux), ainsi que la de´fini-
tion des donne´es symboliques de´crivant les variables
re´sultantes.
La deuxie`me e´tape concerne le traitement d’un jeu de
donne´es nume´riques par la structure de´finie a` l’e´tape pre´ce´-
dente.
L’architecture du syte`me est modulaire. Les modules
qui la composent peuvent eˆtre classe´s en deux types : les
modules de conversion nume´rique/symbolique (modules
Num2Symb), les modules de combinaison proprement dit
(modules Combination). Un exemple d’architecture est
pre´sente´ Figure 2.
Fig. 2 – Architecture de fusion pour l’e´valuation de la
viabilite´ myocardique
3 Mode`les des connaissances
Ces mode`les repre´sentent la connaissance actuelle des
me´decins au sujet de la viabilite´ myocardique. Ces connais-
sances ne peuvent eˆtre formule´es en termes pre´cis et fiables.
Elles peuvent e´voluer en fonction des recherches me´dicales
et des nouvelles modalite´s d’acquisition de donne´es. L’in-
certitude et l’impre´cision sur les donne´es ainsi que sur les
re`gles de combinaison ont e´te´ mode´lise´es a` l’aide de la
the´orie de l’e´vidence de´veloppe´e par Dempster et Shafer
[3, 4, 5].
3.1 Conversion nume´rique/symbolique
Chaque donne´e nume´rique X de´finie sur l’intervalle IX
est associe´e a` un ensemble d’hypothe`ses ou donne´es lin-
guistiques ΩX = {HiX}. Par exemple, les parame`tresMSs
et As sont de´crits par les ensembles d’hypothe`ses ΩMSs =
{N,Z, P} et ΩASs = {N,Z, P}, l’interpre´tation des hy-
pothe`ses e´tant donne´e Table 1.
Chaque hypothe`se HiX est de´finie sur IX par une fonc-
tion trape´zo¨ıdale, de meˆme que les propositions AiX qui
correspondent a` une union logique entre deux hypothe`ses.
Tab. 1 – Hypothe`ses des variables MSs et As
N Negative
Z Zero
P Positive
En fait, les hypothe`ses correspondent toujours a` un en-
semble d’intervalles suivant les X croissants et donc le
doute entre deux hypothe`ses conse´cutives est mode´lise´ par
une proposition (hypothe`se compose´e) HiX ∪ Hi+1X ou` ∪
correspond a` l’union des deux hypothe`ses. La fonction
mX , appele´e distribution de masse d’e´vidence mode´lise
la confidence que la valeur nume´rique x ∈ IX appar-
tienne aux diffe´rentes propositions AiX de´finies par des
sous-ensembles de ΩX . La de´finition de mX est :
m : 2ΩX → [0, 1]
AiX 7→ mX(AiX) (1)
Par exemple, la confiance que MSs corresponde aux
diffe´rentes hypothe`ses de´crites dans Table 1 est mode´lise´e
par mMSs sur 2ΩMSs :
mMSs(N) mMSs(N ∪ Z)
mMSs(Z) mMSs(Z ∪ P )
mMSs(P )
La de´finition de mMSs pour chaque proposition AiMSs
de 2ΩMSs correspond a` une fonction trape´zo¨ıdale de´finie
sur IMSs = [−200, 200]. Figure 3, on peut remarquer que
seulement deux propositions ont une masse diffe´rente de
0 simultane´ment.
Fig. 3 – Transformation nume´rique/symbolique de la va-
riable MSs
Les mode`les associe´s aux modules Num2Sym de conver-
sion pour les diffe´rentes variables nume´riques sont donne´s
par l’expert me´dical en fonction de ses connaissances.
3.2 Mode`les des re`gles de combinaison
La combinaison de deux variables symboliques permet
d’en obtenir une troisie`me qui doit pouvoir eˆtre interpre´te´e
par l’expert me´dical. Les re`gles de combinaison sont de´cri-
tes de fac¸on extensive dans une table de´finie par l’expert
me´dical lui-meˆme.
Dans de nombreux cas, la table de combinaison peut
eˆtre simplifie´e en regroupant certains e´tats en fonction de
leur interpre´tation. Les re`gles de combinaison sont repre´-
sente´es dans un tableau logique comme celui Table 2 concer-
nant la combinaison deMSs and As pour donner CFs en
sortie. L’interpre´tation des hypothe`ses de CFs est donne´e
Table 3.
Dans la the´orie de l’e´vidence, la combinaison est faite
sur les propositions et pas seulement sur les hypothe`ses de
Tab. 2 – Re`gles de la combinaison des hypothe`ses de As
and MSs pour la de´termination de CFs
Hypothe`ses MSs
N Z P
Hypothe`ses N Hr Hr Hr
As Z Lr Eq Hr
P Lr Lr Lr
Tab. 3 – Hypothe`ses de la fonction contractile sous effort
CFs
Hr Higher
Eq Equal
Lr Lower
Ω. La table de combinaison est donc logiquement e´tendue
pour obtenir la table de´crite dans Table 4.
4 Traitement des mesures
La deuxie`me phase du dispositif consiste a` traiter les
donne´es mesure´es sur un patient particulier. Cette phase
de traitement s’appuie sur les connaissances de´crites dans
le paragraphe pre´ce´dent. Les donne´es correspondent aux
entre´es du sche´ma Figure 2. Pour une valeur nume´rique x
de la variable X, la distribution de masse d’e´vidence mX
est calcule´e en utilisant le mode`le de conversion nume´ri-
que/symbolique correspondant. Par exemple, si MSs = 4
alors la distribution de masse d’e´vidence mMSs est de´finie
par :
mMSs(Z ∪ P ) = 0.5
mMSs(P ) = 0.5
Apre`s cette phase de conversion, la combinaison est
re´alise´e en utilisant l’ensemble des re`gles de´crites Table
4. Cette combinaison est base´e sur la re`gle conjonctive de
Dempster dans sa forme non normalise´e Eq. 2.
mX ⊕mY (A) =
∑
A=B∩C
mX(B).mY (C) (2)
ou` X et Y sont les noms des variables nume´riques et A,
B et C sont les propositions de 2Ω.
L’e´quation Eq. 2 a cependant e´te´ modifie´e pour tenir
Tab. 4 – Re`gles e´tendues de la combinaison des proposi-
tions de As and MSs pour la de´termination de CFs
MSs
As N Z P
N Hr Hr Hr
Z Lr Eq Hr
P Lr Lr Lr
N ∪ Z Hr ∪ Lr Hr ∪ Eq Hr
Z ∪ P Lr Eq ∪ Lr Hr ∪ Lr
N ∪ Z Z ∪ P
N Hr Hr
Z Lr ∪ Eq Eq ∪ Hr
P Lr Lr
N ∪ Z Hr ∪ Eq ∪ Lr Eq ∪ Hr
Z ∪ P Eq ∪ Lr Hr ∪ Eq ∪ Lr
Tab. 5 – Hypothe`ses de la viabilite´ V iab
Er Error : FDG /IF Mismatch
NE Necrosis
Md Maimed
MV Metabolic Viable
V Viable
I Ischemic
R Remote
compte des re`gles de combinaison :
mX ⊕mY (A) =
∑
A=tab(B,C)
mX(B).mY (C) (3)
ou` tab est la re`gle de´finie dans Table 4.
Par exemple, pour un secteur de la carte polaire, on
mesure la valeur nume´rique de MSs = 4 et celle de As =
−15◦, on obtient les distribution de masses suivantes :
mMSs(Z ∪ P ) = 0.5 mAs(N) = 0.75
mMSs(P ) = 0.5 mAs(N ∪ Z) = 0.25
Ces distributions sont combine´es suivant les re`gles de
Table 4. On obtient alors :
mCFs(Hr) = mMSs(P ).mAs(N)+
mMSs(P ).mAs(N ∪ Z)+
mMSs(Z ∪ P ).mAs(N) =
0.5× 0.75 + 0.5× 0.25 + 0.5× 0.75
= 0.875
mCFs(Eq ∪Hr) = mMSs(Z ∪ P ).mAs(N ∪ Z)
= 0.5× 0.25 = 0.125
5 Visualisation
Il est important pour l’expert me´dical de pouvoir visua-
liser les re´sultats interme´diaires de la fusion. Pour chaque
variable symbolique, notre syste`me permet d’afficher les
cartes polaires associe´es a` la masse de chaque proposition.
En ce qui concerne la variable re´sultante V iab, l’expert
me´dical a de´fini pour l’instant sept hypothe`ses pre´sente´es
Table 5, ce qui donne 27 propositions pour lesquelles il est
possible de visualiser la masse. Avec l’accord de celui-ci,
nous avons choisi dans ce cas de proposer la visualisation
de la plausibilite´ de chacune des 7 hypothe`ses Figure 4,
telle qu’elle est de´finie par l’e´quation4.
Pl(A) =
∑
B∩A 6=∅
m(B) (4)
6 Conclusion
Une architecture modulaire de fusion de donne´es a e´te´
de´veloppe´e afin de proposer a` l’expert me´dical un syste`me
d’assistance au diagnostic. Son utilisation est de´compose´e
en deux phases : une premie`re phase dans laquelle l’ex-
pert de´crit l’architecture et les mode`les qui seront utilise´s ;
la deuxie`me phase correspond au traitement d’un jeu de
donne´es recueillies sur un patient.
Actuellement, le syste`me permet a` l’expert me´dical de
visualiser tous les re´sultats finaux et interme´diaires de
−10 0 10
−5
0
5
NE
−10 0 10
−5
0
5
Md
−10 0 10
−5
0
5
Er
−10 0 10
−5
0
5
V
−10 0 10
−5
0
5
I
−10 0 10
−5
0
5
R
0
0.5
1
−10 0 10
−5
0
5
MV
Fig. 4 – Cartes polaires de la plausibilite´ pour les
diffe´rentes hypothe`ses de la viabilite´
la fusion. Dans un avenir tre`s proche, il pourra aussi vi-
sualiser et modifier les mode`les utilise´s dans les modules
(conversion et combinaison).
De par sa structure, l’architecture peut facilement e´voluer
en fonction des souhaits de l’expert :
– modification du nombre de variables,
– modification des combinaisons,
– modification des mode`les de conversion nume´rique/
symbolique,
– modification des re`gles de combinaison et de´finition
de nouvelles variables et de nouvelles hypothe`ses.
Ces modifications se font par l’interme´diaire de fichiers
texte, mais prochainement une interface graphique sera
de´veloppe´e pour faciliter la de´finition et la modification
de la structure.
A plus long terme, un me´canisme d’apprentissage est en-
visage´, pour optimiser les mode`les et les re`gles de manie`re
automatique.
Re´fe´rences
[1] Behloul F., M.Janier and all. Automatic assessment
of myocardial viability based on pet-mri data fusion.
In Proceeding of the 20th Annual International Confe-
rence of the IEEE Engineering in Medicine and Bio-
logy Society, pages 492–495, 1998.
[2] Behloul F., M.Janier and all. Mri-pet data fusion using
soft computing for the automatic assessment of myo-
cardial viability. Computers in cardiology, 25, 1998.
[3] G. Shafer. A mathematical theory of evidence, volume
2702. Princeton University Press, 1976.
[4] A. Dempster. A generalization of bayesian inference.
Journal of the Royal Statistical Society, 30 :205–247,
1968.
[5] P. Smets. What is dempster-shafer’s model ? Technical
Report TR/IRIDIA/91-20, IRIDIA-Universite´ Libre
de Bruxelles, 50 Av F. Roosevelt. CP194/6.B-1050
Bruxelles, 1991.


Une architecture de fusion modulaire pour l'assistance au diagnostic médical

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