Segmentation d'IRM cardiaque 3d+t : délimitation automatique du myocarde du ventricule gauche en IRM 3D+t

• Création ou MAJ importante : 13/09/13
• Correction mineure : 13/09/13
• Auteur de la fiche : Jean Cousty (LIGM)
• Responsable thématique : Teresa Gomez-Diaz (LIGM)

Les fonctionnalités proposées sont :

• délimitation (segmentation) du myocarde (parois endo- et epi-cardiques) du ventricule gauche à partir d'IRM ciné 3D+t ;
• visualisation 3D au cours du temps du myocarde du ventricule gauche ;
• estimation du volume de la cavité du ventricule gauche au cours du temps ;
• estimation de la fraction d’éjection du ventricule gauche ;
• estimation de la masse myocardique.

L'étude de la fonction ventriculaire gauche chez des patients ayant subis un infarctus du myocarde a pour objectif d'évaluer la capacité d'un patient à récupérer tout ou partie de sa fonction cardiaque ventriculaire. Les principales sources d'informations dont disposent les médecins sont des images volumiques fixes et des séquences d'images 3D provenant de systèmes d'imagerie à résonance magnétique (IRM). Dans ce contexte, nous présentons le logiciel d'aide au diagnostic développé par notre équipe pour manipuler, visualiser et analyser ces séquences d'images. Ce logiciel, utilisé par l'équipe de cardiologie du CHU Henri Mondor de Créteil, repose grandement sur la bibliothèque de traitement d'images PINK développée à l'ESIEE depuis de nombreuses années et distribuée sous licence CeCILL.

Par ailleurs ce logiciel a été utilisé dans le cadre des actions IMPEIC et MEDIEVAL du GDR Stic-Santé (INSERM/CNRS) dans le but de comparer différents logiciels d'analyse d'images cardiaques et de produire une méthode capable de fusionner les résultats des différentes méthodes pour obtenir un résultat supérieur au résultat individuelle de chacune des méthodes.

La méthode implémentée dans le logiciel est décrite dans deux publications principales :

• J. Cousty, L. Najman, M. Couprie, S. Clément-Guinaudeau, T. Goissen, J. Garot. Segmentation of 4D cardiac MRI: automated method based on spatio-temporal watershed cuts. Image and Vision Computing, 28:1229-1243, 2010.

• J. Cousty, L. Najman, M. Couprie, S. Clément-Guinaudeau, T. Goissen, J. Garot. Automated, accurate and fast segmentation of 4D cardiac MR images. Functional Imaging and Modeling of the Heart 2007, LNCS 4466, pp. 474-483.

Elle a été développée dans le cadre d'une thèse :

• J. Cousty. Lignes de partage des eaux discrètes : théorie et application à la segmentation d'images cardiaque. Thèse de doctorat de l'Université de Marne-la-Vallée, 2007.

La base de données utilisée pour valider le logiciel est décrite dans l'article suivant :

• L. Najman, J. Cousty, M. Couprie, H. Talbot, S. Clément-Guinaudeau, T. Goissen and J. Garot. An open, clinically-validated database of 3D+t cine-MR images of the left ventricle with associated manual and automated segmentations. Insight Journal, special issue ISC/NA-MIC Workshop on Open Science at MICCAI 2007.

Cette base de donnée est disponible en ligne : http://www.laurentnajman.org/heart/.

L'utilisation du logiciel de segmentation dans le cadre des actions collaboratives IMPEIC et MEDIEVAL est décrite principalement dans la publication suivante :

• J. Lebenberg, I. Buvat, A. Lalande, P. Clarysse, C. Casta, A. Cochet, C. Constantinidès, J. Cousty, A. De Cesare, S. Jehan-Besson, M. Lefort,L. Najman, E. Roullot, L. Sarry, C. Tilmant, M. Garreau, F. Frouin. Nonsupervised Ranking of Different Segmentation Approaches: Application to the Estimation of the Left Ventricular Ejection Fraction From Cardiac Cine MRI Sequences. Medical Imaging, IEEE Transactions on, 31(8):1651-1660, 2012.