Modélisation statistique, méthodes d'ensemble de niveaux et apprentissage automatique pour la segmentation de données ultrasonores 3D haute fréquence : vers une analyse rapide par ultrasons quantitatifs des ganglions lymphatiques de patients atteints d'un cancer

Statistical modeling, level-set and ensemble learning for automatic segmentation of 3D high-frequency ultrasound data : towards expedited quantitative ultrasound in lymph nodes from cancer patients

• Auteur / Autrice : Thanh Bui Minh
• Direction : Sharon Lori Bridal, Alain Coron
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Informatique Biomédicale - Imagerie Biomédicale
• Date : Soutenance le 02/06/2016
• Etablissement(s) : Paris 6
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Pierre Louis de santé publique : épidémiologie et sciences de l'information biomédicale (Paris ; 2000-....)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Laboratoire d'imagerie biomédicale (Paris ; 2014-....)
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Djamal Boukerroui, Jonathan Mamou, Frédéric Ossant, Magali Svrcek
• Jury : Rapporteur / Rapporteuse : Denis Friboulet, Yao Wang

Mots clés

Mots clés contrôlés

Traitement d'images -- Techniques numériques

Ultrasons

Noeud lymphatique

Mots clés libres

Ganglion lymphatique

Ultrasons haute-Fréquence

Ultrasons quantitatifs

Segmentation

Ensemble de niveaux

Forêt aléatoire

Lymph node

Hygh-frequency ultrasound

Quantitative ultrasound

Résumé

Afin d'accélérer et automatiser l'analyse par ultrasons quantitatifs de ganglions lymphatiques de patients atteints d'un cancer, plusieurs segmentations automatiques des trois milieux rencontrés (le parenchyme du ganglion, la graisse périnodale et le sérum physiologique) sont étudiées. Une analyse statistique du signal d'enveloppe a permis d'identifier la distribution gamma comme le meilleur compromis en termes de qualité de la modélisation, simplicité du modèle et rapidité de l'estimation des paramètres. Deux nouvelles méthodes de segmentation basées sur l'approche par ensemble de niveaux et la distribution gamma sont décrites. Des statistiques locales du signal d'enveloppe permettent de tenir compte des inhomogénéités du signal dues à l'atténuation et la focalisation des ultrasons. La méthode appelée LRGDF modélise les statistiques du speckle dans des régions dont la taille est contrôlable par une fonction lisse à support compact. La seconde, appelée STS-LS, considère des coupes transverses, perpendiculaires au faisceau, pour gagner en efficacité. Une troisième méthode basée sur la classification par forêt aléatoire a été conçue pour initialiser et accélérer les deux précédentes. Ces méthodes automatiques sont comparées à une segmentation manuelle effectuée par un expert. Elles fournissent des résultats satisfaisants aussi bien sur des données simulées que sur des données acquises sur des ganglions lymphatiques de patients atteints d'un cancer colorectal ou du sein. Les paramètres ultrasonores quantitatifs estimés après segmentation automatique ou après segmentation manuelle par un expert sont comparables.

This work investigates approaches to obtain automatic segmentation of three media (i.e., lymph node parenchyma, perinodal fat and normal saline) in lymph node (LN) envelope data to expedite quantitative ultrasound (QUS) in dissected LNs from cancer patients. A statistical modeling study identified a two-parameter gamma distribution as the best model for data from the three media based on its high fitting accuracy, its analytically less-complex probability density function (PDF), and closed-form expressions for its parameter estimation. Two novel level-set segmentation methods that made use of localized statistics of envelope data to handle data inhomogeneities caused by attenuation and focusing effects were developed. The first, local region-based gamma distribution fitting (LRGDF), employed the gamma PDFs to model speckle statistics of envelope data in local regions at a controllable scale using a smooth function with a compact support. The second, statistical transverse-slice-based level-set (STS-LS), used gamma PDFs to locally model speckle statistics in consecutive transverse slices. A novel method was then designed and evaluated to automatically initialize the LRGDF and STS-LS methods using random forest classification with new proposed features. Methods developed in this research provided accurate, automatic and efficient segmentation results on simulated envelope data and data acquired for LNs from colorectal- and breast-cancer patients as compared with manual expert segmentation. Results also demonstrated that accurate QUS estimates are maintained when automatic segmentation is applied to evaluate excised LN data.