Automatisation de la segmentation sémantique de structures cardiaques en imagerie ultrasonore par apprentissage supervisé

Supervised machine learning for the automatic semantic segmentation of anatomical structures in cardiac ultrasound imaging

• Auteur / Autrice : Sarah Marie-Solveig Leclerc
• Direction : Olivier Bernard, Carole Lartizien
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Traitement du signal et de l’image
• Date : Soutenance le 11/12/2019
• Etablissement(s) : Lyon
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Électronique, électrotechnique, automatique (Lyon)
• Partenaire(s) de recherche : établissement opérateur d'inscription : Institut national des sciences appliquées (Lyon ; 1957-....)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : CREATIS - Centre de Recherche et d'Application en Traitement de l'Image pour la Santé (Lyon ; 2007-....) - Centre de Recherche en Acquisition et Traitement de l'Image pour la Santé / CREATIS
• Partenaire(s) de recherche : Equipe de recherche : Images et Modèles
• Jury : Président / Présidente : Jean-Philippe Thiran
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Olivier Bernard, Carole Lartizien, Jean-Philippe Thiran, Mireille Garreau, Daniel Rueckert, Thomas Grenier, Pierre-Marc Jodoin, Alison Noble
• Jury : Rapporteur / Rapporteuse : Mireille Garreau, Daniel Rueckert

Mots clés

Mots clés contrôlés

Apprentissage automatique

Cardiographie

Imagerie médicale

Mots clés libres

Imagerie médicale

Diagnostique

Cardiographie

Segmentation automatique d'image

Segmentation dynamique de séquences échographiques

Echographie

Imagerie ultrasonore

Métrique de segmentation

Apprentissage supervisé

Apprentissage profond

Base de données

Medical Imaging

Diagnostic

Cardiography

Image segmentation

Automatic image segmentation

Dynamic Segmentation of Echographic Sequence

Echography

Ultrasound imagery

Segmentation metrics

Supervised learning

Deep Learning

Database

Résumé

L’analyse d’images médicales joue un rôle essentiel en cardiologie pour la réalisation du diagnostique cardiaque clinique et le suivi de l’état du patient. Parmi les modalités d’imagerie utilisées, l’imagerie par ultrasons, temps réelle, moins coûteuse et portable au chevet du patient, est de nos jours la plus courante. Malheureusement, l’étape nécessaire de segmentation sémantique (soit l’identification et la délimitation précise) des structures cardiaques est difficile en échocardiographie à cause de la faible qualité des images ultrasonores, caractérisées en particulier par l’absence d’interfaces nettes entre les différents tissus. Pour combler le manque d’information, les méthodes les plus performante, avant ces travaux, reposaient sur l’intégration d’informations a priori sur la forme ou le mouvement du cœur, ce qui en échange réduisait leur adaptabilité au cas par cas. De plus, de telles approches nécessitent pour être efficaces l’identification manuelle de plusieurs repères dans l’image, ce qui rend le processus de segmentation difficilement reproductible. Dans cette thèse, nous proposons plusieurs algorithmes originaux et entièrement automatiques pour la segmentation sémantique d’images échocardiographiques. Ces méthodes génériques sont adaptées à la segmentation échocardiographique par apprentissage supervisé, c’est-à-dire que la résolution du problème est construite automatiquement à partir de données pré- analysées par des cardiologues entraînés. Grâce au développement d’une base de données et d’une plateforme d’évaluation dédiées au projet, nous montrons le fort potentiel clinique des méthodes automatiques d’apprentissage supervisé, et en particulier d’apprentissage profond, ainsi que la possibilité d’améliorer leur robustesse en intégrant une étape de détection automatique des régions d’intérêt dans l’image.

The analysis of medical images plays a critical role in cardiology. Ultrasound imaging, as a real-time, low cost and bed side applicable modality, is nowadays the most commonly used image modality to monitor patient status and perform clinical cardiac diagnosis. However, the semantic segmentation (i.e the accurate delineation and identification) of heart structures is a difficult task due to the low quality of ultrasound images, characterized in particular by the lack of clear boundaries. To compensate for missing information, the best performing methods before this thesis relied on the integration of prior information on cardiac shape or motion, which in turns reduced the adaptability of the corresponding methods. Furthermore, such approaches require man- ual identifications of key points to be adapted to a given image, which makes the full process difficult to reproduce. In this thesis, we propose several original fully-automatic algorithms for the semantic segmentation of echocardiographic images based on supervised learning ap- proaches, where the resolution of the problem is automatically set up using data previously analyzed by trained cardiologists. From the design of a dedicated dataset and evaluation platform, we prove in this project the clinical applicability of fully-automatic supervised learning methods, in particular deep learning methods, as well as the possibility to improve the robustness by incorporating in the full process the prior automatic detection of regions of interest.