Segmentation sémantique de la colonne vertébrale par les réseaux de neurones profonds

Abstract

Le mal de dos, le mal du siècle comme beaucoup de gens le décrivent, est un terme général pour une maladie potentiellement grave et l’un des problèmes médicaux les plus courants dans le monde. Il peut se produire à n’importe quel endroit au niveau de la colonne vertébrale. Pour identifier l’origine d’une douleur et déterminer si un traitement est nécessaire, les experts dans ce domaine se basent sur l’analyse des images médicales telles que l’IRM et CT-scan pour identifier les zones endommagées ou les anomalies. Un examen de radiologie classique est une tache compliquée et couteuse en temps précieux pour le malade et le médecin. De plus, dans certaines situations, l’identification de ces anomalies a l’œil nu n’est pas toujours évidente, ce qui nécessite l’application de certaines techniques de traitement d’image afin de guider l’expert a réaliser un bon diagnostic. Parmi les techniques les plus employées dans ce domaine nous citons la segmentation d’images qui permet de délimiter et d’identifier les zones d’intérêt. Une segmentation précise et robuste des structures est une condition préalable au diagnostic assiste par ordinateur et a l’identification des anomalies. Les approches utilisées pour la segmentation des images médicales restent limitées de point de vue performance et nécessitent l’intervention d’un expert humain. Récemment, les réseaux de neurones convolutifs (RNC) ont montré des performances exceptionnelles surtout dans le domaine de traitement d’images médicales. Notre travail vise à proposer une nouvelle approche pour la segmentation des vertèbres et des disques intervertébraux de la partie lombaire de la colonne vertébrale basée sur la combinaison des réseaux de neurones convolutifs avec la segmentation par WATERSHED et détection de contours appliquée sur des images IRM 3D. La technique proposée utilise les images traiter par le réseau de neurones comme initialisation pour l’algorithme de WATERSHED afin de raffiner la segmentation initiale. L’approche a été évaluée quantitativement sur deux bases de données différentes propose par notre promotrice pour la segmentation des vertèbres et des disques. Mots-clés : Colonne vertébrale, image résonance magnétique, segmentation de l’image, réseau de neurones convolutif (RNC), Ligne partage des eaux (LPE).