Une approche hybride pour la segmentation de tumeurs en IRM cérébrales
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Date
2015
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Abstract
L’imagerie par résonance magnétique est un outil clinique des plus récents permettant
l’observation de la structure des tissus. Ses applications sont diverses à l’exemple de
l’exploration des pathologies cérébrales dont le traitement automatique des images y
afférentes s’avère essentiel dans un but d’aide au diagnostic.
Ce travail de recherche porte précisément sur la segmentation automatique de tumeurs
en IRM cérébrales préalablement prétraitées en se basant sur une approche, combinant un
système à base de connaissance et la méthode de croissance de région. Ainsi des règles de
décisions sont définies à partir des caractéristiques dérivées des images. Dans une phase
ultérieure, un raffinement du contour de la tumeur est réalisé en utilisant la méthode de
croissance de région sur les quadrants pathologiques identifiés sur une image masque du
cerveau. L’approche a été testée sur vingt-huit volumes présentant diverse tumeurs de point
de vue localisation, type ou complications. Les résultats de segmentation obtenus ont été
confrontés favorablement aux segmentations manuelles réalisées par deux experts référés du
domaine. De plus le critère Kappa a permis d’évaluer quantitativement ces résultats par
rapport aux segmentations de références.