Fusion de segmentations complémentaires d'images médicales par Intelligence Artificielle et autres méthodes de gestion de conflits
Auteur / Autrice : | Lisa Corbat |
Direction : | Jean-Christophe Lapayre, Julien Henriet |
Type : | Thèse de doctorat |
Discipline(s) : | Informatique |
Date : | Soutenance le 13/10/2020 |
Etablissement(s) : | Bourgogne Franche-Comté |
Ecole(s) doctorale(s) : | École doctorale Sciences pour l'ingénieur et microtechniques (Besançon ; 1991-....) |
Partenaire(s) de recherche : | Laboratoire : FEMTO-ST : Franche-Comté Electronique Mécanique Thermique et Optique - Sciences et Technologies (Besançon) - Franche-Comté Électronique Mécanique- Thermique et Optique - Sciences et Technologies (UMR 6174) / FEMTO-ST |
Etablissement de préparation : Université de Franche-Comté (1971-....) | |
Jury : | Président / Présidente : Frédéric Auber |
Examinateurs / Examinatrices : Jean-Christophe Lapayre, Julien Henriet, Frédéric Auber, Jean-Philippe Thiran, Daniel Racoceanu, Henri Souchay | |
Rapporteurs / Rapporteuses : Jean-Philippe Thiran, Daniel Racoceanu |
Mots clés
Résumé
Le néphroblastome est la tumeur du rein la plus fréquente chez l'enfant et son diagnostic est exclusivement basé sur l'imagerie. Ce travail qui fait l'objet de nos recherches s'inscrit dans le cadre d'un projet de plus grande envergure : le projet européen SAIAD (Segmentation Automatique de reins tumoraux chez l'enfant par Intelligence Artificielle Distribuée). L'objectif du projet est de parvenir à concevoir une plate-forme capable de réaliser différentes segmentations automatiques sur les images sources à partir de méthodes d'Intelligence Artificielle (IA), et ainsi obtenir une reconstruction fidèle en trois dimensions. Dans ce sens, des travaux réalisés dans une précédente thèse de l'équipe de recherche ont menés à la création d'une plate-forme de segmentation. Elle permet la segmentation de plusieurs structures individuellement, par des méthodes de type Deep Learning, et plus particulièrement les réseaux de neurones convolutifs (CNNs), ainsi que le Raisonnement à Partir de Cas (RàPC). Cependant, il est ensuite nécessaire de fusionner de manière automatique les segmentations de ces différentes structures afin d'obtenir une segmentation complète pertinente. Lors de l'agrégation de ces structures, des pixels contradictoires peuvent apparaître. Ces conflits peuvent être résolus par diverses méthodes basées ou non sur l'IA et font l'objet de nos recherches. Nous proposons tout d'abord une première approche de fusion non focalisée sur l'IA en utilisant la combinaison de six méthodes différentes, basées sur différents critères présents sur l'imagerie et les segmentations. En parallèle, deux autres méthodes de fusion sont proposées en utilisant, un CNN couplé au RàPC pour l'une, et un CNN utilisant une méthode d'apprentissage spécifique existante en segmentation pour l'autre. Ces différentes approches ont été testées sur un ensemble de 14 patients atteints de néphroblastome et démontrent leurs efficacités dans la résolution des pixels conflictuels et leurs capacités à améliorer les segmentations résultantes.