Etude de la volumétrie rénale en IRM par un algorithme de ...
Etude de la volumétrie rénale en IRM par un algorithme de ...
Etude de la volumétrie rénale en IRM par un algorithme de ...
You also want an ePaper? Increase the reach of your titles
YUMPU automatically turns print PDFs into web optimized ePapers that Google loves.
<strong>Etu<strong>de</strong></strong> <strong>de</strong> <strong>la</strong> volumétrie<br />
rénale<br />
<strong>en</strong> <strong>IRM</strong><br />
<strong>par</strong> <strong>un</strong> <strong>algorithme</strong> <strong>de</strong> segm<strong>en</strong>tation<br />
basé sur les fonctions <strong>de</strong> croyance<br />
PH Vivier, M. Dolores, P. Zhang, P. Vannoor<strong>en</strong>berghe, I. Gardin, J.N. Dacher<br />
Service <strong>de</strong> Radiologie – CHU <strong>de</strong> Rou<strong>en</strong><br />
LITIS EA 4108 – Faculté <strong>de</strong> Mé<strong>de</strong>cine et <strong>de</strong> Pharmacie <strong>de</strong> Rou<strong>en</strong>
Sommaire<br />
Introduction<br />
Matériel et métho<strong>de</strong>sm<br />
Résultats<br />
Discussion<br />
Applications cliniques<br />
Conclusion et perspectives<br />
Annexe : fonctionnem<strong>en</strong>t <strong>de</strong>s fonctions <strong>de</strong> croyance<br />
Référ<strong>en</strong>ces<br />
Remerciem<strong>en</strong>ts
Introduction
Introduction<br />
En pédiatrie, p<br />
l’hydronl<br />
hydronéphrose<br />
représ<strong>en</strong>te <strong>la</strong> principale<br />
indication d’urod<br />
uro-<strong>IRM</strong> fonctionnelle.<br />
Une indication opératoire peut être ret<strong>en</strong>ue <strong>en</strong> cas<br />
d’altération <strong>de</strong> <strong>la</strong> fonction rénale r<br />
sé<strong>par</strong>s<br />
<strong>par</strong>ée.<br />
2 <strong>par</strong>amètres fonctionnels sont étudiés s :<br />
La fonction rénale r<br />
sé<strong>par</strong>s<br />
<strong>par</strong>ée<br />
L’excrétion (recherche d’obstruction)<br />
d
La fonction rénale r<br />
sé<strong>par</strong>s<br />
<strong>par</strong>ée<br />
<br />
L’exam<strong>en</strong> <strong>de</strong> référ<strong>en</strong>ce r r<strong>en</strong>ce dans l’exploration l<br />
fonctionnelle <strong>de</strong>s<br />
hydronéphroses est <strong>la</strong> scintigraphie au MAG-3 3 ou au DTPA.<br />
<br />
Cep<strong>en</strong>dant <strong>la</strong> scintigraphie:<br />
<br />
<br />
<br />
est (faiblem<strong>en</strong>t) irradiante<br />
ne fournit auc<strong>un</strong> r<strong>en</strong>seignem<strong>en</strong>t anatomique<br />
ne permet pas d’éd<br />
’étudier sé<strong>par</strong>s<br />
<strong>par</strong>ém<strong>en</strong>t les 2 pôles rénaux r<br />
d’<strong>un</strong>e d<br />
duplicité<br />
urétérale.<br />
rale.<br />
<br />
L’<strong>IRM</strong> <strong>en</strong> revanche, ne possè<strong>de</strong> auc<strong>un</strong> <strong>de</strong> ces inconvéni<strong>en</strong>ts, ni<strong>en</strong>ts, et <strong>de</strong><br />
nombreux auteurs ont mis <strong>en</strong> évi<strong>de</strong>nce <strong>un</strong>e bonne corré<strong>la</strong>tion<br />
<strong>en</strong>tre les données fonctionnelles scintigraphiques et <strong>IRM</strong> [1-4]<br />
.
Fonction rénale r<br />
sé<strong>par</strong>s<br />
<strong>par</strong>ée e <strong>en</strong> <strong>IRM</strong><br />
C<strong>la</strong>ssiquem<strong>en</strong>t [1-3]<br />
: 2 élém<strong>en</strong>ts sont nécessaires n<br />
:<br />
Séqu<strong>en</strong>ce dynamique :<br />
1 coupe coronale oblique<br />
est répétée<br />
au cours du temps<br />
après injection
Le problème<br />
<br />
Les volumes <strong>de</strong>s 2 reins sont estimés s <strong>en</strong> délimitant d<br />
manuellem<strong>en</strong>t<br />
2 aires, à <strong>par</strong>tir d’<strong>un</strong>e d<br />
image <strong>de</strong> <strong>la</strong> séqu<strong>en</strong>ce s<br />
dynamique.<br />
<br />
<br />
Cette estimation est grossière re car:<br />
<strong>un</strong>e év<strong>en</strong>tuelle atrophie focale située e <strong>en</strong> avant ou <strong>en</strong> arrière re <strong>de</strong> l’image l<br />
n’est n<br />
pas prise<br />
<strong>en</strong> compte<br />
le p<strong>la</strong>n <strong>de</strong> coupe doit passer strictem<strong>en</strong>t <strong>par</strong> le grand axe <strong>de</strong>s 2 reins, ce qui est <strong>en</strong><br />
pratique aléatoire<br />
atoire<br />
les reins ne sont pas forcém<strong>en</strong>t réguliers r<br />
et symétriques <strong>par</strong> rapport au p<strong>la</strong>n <strong>de</strong><br />
coupe optimal (coronal oblique).<br />
Par ailleurs, certains auteurs ont insisté sur <strong>la</strong> prépond<br />
pondérance du<br />
volume rénal r<br />
dans le calcul <strong>de</strong> <strong>la</strong> fonction rénale r<br />
sé<strong>par</strong>s<br />
<strong>par</strong>ée [4] .
Rationnel <strong>de</strong> l’él<br />
’étu<strong>de</strong><br />
La volumétrie rénale r<br />
<strong>en</strong> <strong>IRM</strong> est donc nécessaire. n<br />
Plusieurs étu<strong>de</strong>s ont eu recours à :<br />
<strong>un</strong>e segm<strong>en</strong>tation manuelle associée [5-6]<br />
ou non à <strong>un</strong> seuil<strong>la</strong>ge [7<br />
Longue (segm<strong>en</strong>tation <strong>de</strong> toutes les images)<br />
Et modérém<strong>en</strong>t m<strong>en</strong>t reproductible<br />
<strong>un</strong>e segm<strong>en</strong>tation semi-automatique<br />
[4,11]<br />
[4,11] :<br />
Plus rapi<strong>de</strong><br />
Mais <strong>la</strong> précision et <strong>la</strong> reproductibilité n’ont pas été évaluées.<br />
[7-10]<br />
:
But <strong>de</strong> l’él<br />
’étu<strong>de</strong><br />
Evaluer <strong>la</strong> fiabilité d’<strong>un</strong> <strong>algorithme</strong> <strong>de</strong> segm<strong>en</strong>tation<br />
semi-automatique basé sur les fonctions <strong>de</strong> croyance,<br />
dédié à <strong>la</strong> volumétrie rénale. r<br />
Cet <strong>algorithme</strong> est intégr<br />
gré dans <strong>un</strong> plug-in, que notre<br />
<strong>la</strong>boratoire a développd<br />
veloppé : MR Urography [12,13] .<br />
Il permet <strong>de</strong> traiter les images d’urod<br />
uro-<strong>IRM</strong> fonctionnelle.<br />
Il fonctionne sous ImageJ, logiciel téléchargeable<br />
t<br />
gratuitem<strong>en</strong>t, sur le site du NIH* : http://rsb.info.nih.gov/ij<br />
*National Institutes of Health
Evaluations<br />
Précision +++<br />
Variabilité intra- et inter-observateurs<br />
Temps <strong>de</strong> post-traitem<strong>en</strong>t<br />
traitem<strong>en</strong>t
Matériel et métho<strong>de</strong>sm<br />
Retour au sommaire
Les fonctions <strong>de</strong> croyance<br />
Théorie mathématique<br />
matique :<br />
- introduite <strong>par</strong> Dempster (1967)<br />
- gère les aspects imprécis et incertains <strong>de</strong>s données<br />
- notamm<strong>en</strong>t : bruit et volume <strong>par</strong>tiel<br />
Segm<strong>en</strong>tation 3D, à <strong>par</strong>tir d’<strong>un</strong>e d<br />
pile d’images, d<br />
<strong>par</strong><br />
étiquetage <strong>de</strong>s voxels [14]
Rein<br />
Pour abor<strong>de</strong>r le fonctionnem<strong>en</strong>t <strong>de</strong>s fonctions <strong>de</strong> croyance, pr<strong>en</strong>ons <strong>un</strong> exemple simple.<br />
La formalisation mathématique <strong>de</strong>s fonctions <strong>de</strong> croyance est abordée <strong>en</strong> annexe.
Image n du rein<br />
Prés<strong>en</strong>ce <strong>de</strong> volume <strong>par</strong>tiel et <strong>de</strong> bruit
Image n<br />
Intéressons nous à ce pixel représ<strong>en</strong>tant du bruit.<br />
La question est <strong>de</strong> savoir si ce pixel ap<strong>par</strong>ti<strong>en</strong>t ou non au rein.<br />
Son niveau <strong>de</strong> gris est compatible avec celui du rein, et à son contact immédiat.<br />
Des techniques c<strong>la</strong>ssiques <strong>de</strong> segm<strong>en</strong>tation peuv<strong>en</strong>t être mises <strong>en</strong> défaut :<br />
- <strong>un</strong> seuil<strong>la</strong>ge conservera les pixels noirs<br />
- <strong>un</strong>e segm<strong>en</strong>tation <strong>par</strong> croissance <strong>de</strong> germe conservera ce pixel qui est <strong>en</strong> contact avec le rein
Image n<br />
L’<strong>algorithme</strong> basé sur les fonctions <strong>de</strong> croyance étudie :<br />
- le niveau <strong>de</strong> gris du voxel à segm<strong>en</strong>ter (« étiqueter »)<br />
- et les niveaux <strong>de</strong> gris <strong>de</strong>s 8 voxels adjac<strong>en</strong>ts (« connexes ») sur <strong>la</strong> même image
Abs<strong>en</strong>ce <strong>de</strong> voxels ayant <strong>un</strong> niveau <strong>de</strong> gris compatible avec du rein<br />
Image n-1<br />
Image n<br />
L’<strong>algorithme</strong> basé sur les fonctions <strong>de</strong> croyance étudie égalem<strong>en</strong>t<br />
Les 18 (9x2) voxels adjac<strong>en</strong>ts <strong>de</strong>s images sus et sous-jac<strong>en</strong>tes<br />
⇒ Analyse 3D (<strong>de</strong> 27 voxels)<br />
Image n+1
faible<br />
probabilité que le voxel étudié ap<strong>par</strong>ti<strong>en</strong>ne au rein<br />
Intermédiaire<br />
faible<br />
Image n-1<br />
Image n<br />
Image n+1<br />
L’analyse <strong>de</strong> l’<strong>en</strong>semble <strong>de</strong> ces données (« fusion d’informations »)<br />
permet à l’<strong>algorithme</strong> <strong>de</strong> déci<strong>de</strong>r si le voxel étudié ap<strong>par</strong>ti<strong>en</strong>t ou non au rein (« prise <strong>de</strong> décision »)
probabilité que le voxel étudié ap<strong>par</strong>ti<strong>en</strong>ne au rein<br />
Après fusion d’informations<br />
(prov<strong>en</strong>ant <strong>de</strong> 27 voxels)<br />
faible<br />
Prise <strong>de</strong> décision<br />
Le voxel étudié est éliminé<br />
L’analyse <strong>de</strong> l’<strong>en</strong>semble <strong>de</strong> ces données (« fusion d’informations »)<br />
permet à l’<strong>algorithme</strong> <strong>de</strong> déci<strong>de</strong>r si le voxel étudié ap<strong>par</strong>ti<strong>en</strong>t ou non au rein (« prise <strong>de</strong> décision »)
Tous les voxels dont <strong>la</strong> probabilité (après analyse 3D) d’ap<strong>par</strong>t<strong>en</strong>ir au rein est faible sont éliminés<br />
Image n finale après segm<strong>en</strong>tation
<strong>Etu<strong>de</strong></strong> : reins d’animauxd<br />
9 reins d’agneaux d<br />
(pour mimer <strong>de</strong>s reins d’<strong>en</strong>fants) d<br />
11 reins <strong>de</strong> porcs (pour mimer <strong>de</strong>s reins d’adultes) d<br />
Mesures <strong>de</strong>s volumes <strong>de</strong> référ<strong>en</strong>ce r r<strong>en</strong>ce : <strong>par</strong> immersion dans<br />
du sérum s<br />
physiologique («(<br />
dép<strong>la</strong>cem<strong>en</strong>t <strong>de</strong> flui<strong>de</strong> »)<br />
Fantômes <strong>IRM</strong> : Reins <strong>en</strong> susp<strong>en</strong>sion dans <strong>un</strong> milieu<br />
graisseux (huile végétale v<br />
et végétaline) v taline).
Acquisitions <strong>IRM</strong><br />
2 <strong>IRM</strong> : 1T (Philips), 1.5T (Siem<strong>en</strong>s)<br />
D<strong>en</strong>sité <strong>de</strong> protons, , pour augm<strong>en</strong>ter le signal <strong>de</strong>s reins<br />
(car in vivo l’él<br />
’étu<strong>de</strong> se fait <strong>en</strong> T1 avec injection <strong>de</strong> gadolinium)<br />
Echo <strong>de</strong> gradi<strong>en</strong>t 3D (THRIVE, VIBE)<br />
Avec saturation <strong>de</strong> <strong>la</strong> graisse<br />
Axial et coronal<br />
coupes d’éd<br />
’épaisseurs différ<strong>en</strong>tes, jointives et chevauchées<br />
es
Acquisitions 3D chevauchées<br />
es<br />
Acquisitions 3D :<br />
<br />
<br />
Rég<strong>la</strong>ge <strong>par</strong> défaut d<br />
sur les <strong>IRM</strong> Philips<br />
Non réalisable r<br />
sur l’<strong>IRM</strong> l<br />
Siem<strong>en</strong>s<br />
<br />
Effectuées es avec <strong>un</strong>e épaisseur <strong>de</strong> 4 mm (axial et coronal)<br />
<br />
Durée e d’acquisition d<br />
divisée e <strong>par</strong> 2 <strong>par</strong> rapport à <strong>de</strong>s coupes<br />
jointives <strong>de</strong> même épaisseur (4 mm), donc a priori intéressant<br />
ressant…<br />
Mais, <strong>en</strong> fait :<br />
<br />
<br />
coupes <strong>de</strong> 8 mm d’éd<br />
’épaisseur<br />
chevauchées es <strong>de</strong> 4 mm
L’<strong>algorithme</strong> utilisé pour l’él<br />
’étu<strong>de</strong> :<br />
2 c<strong>la</strong>sses (cf. annexe) car pas d’organes d<br />
<strong>de</strong> voisinage<br />
Ouverture d’<strong>un</strong>e d<br />
pile d’imagesd<br />
L’utilisateur doit sélectionner <strong>la</strong> première et <strong>la</strong> <strong>de</strong>rnière image où le rein est prés<strong>en</strong>t
L’<strong>algorithme</strong> utilisé pour l’él<br />
’étu<strong>de</strong> :<br />
2 c<strong>la</strong>sses (cf. annexe) car pas d’organes d<br />
<strong>de</strong> voisinage<br />
Puis il trace <strong>un</strong> rectangle autour du rein sur l’image où le rein est le plus représ<strong>en</strong>té<br />
Ce rectangle doit <strong>en</strong>tourer <strong>la</strong> totalité du reins sur les autres coupes sans le couper<br />
(<strong>un</strong>e vérification avant validation du rectangle est possible)<br />
Puis <strong>la</strong> segm<strong>en</strong>tation est <strong>la</strong>ncée…
L’<strong>algorithme</strong> utilisé pour l’él<br />
’étu<strong>de</strong> :<br />
2 c<strong>la</strong>sses (cf. annexe) car pas d’organes d<br />
<strong>de</strong> voisinage<br />
Etape <strong>de</strong> vérification <strong>de</strong> <strong>la</strong> segm<strong>en</strong>tation<br />
correction manuelle si besoin
L’<strong>algorithme</strong> utilisé pour l’él<br />
’étu<strong>de</strong> :<br />
2 c<strong>la</strong>sses (cf. annexe) car pas d’organes d<br />
<strong>de</strong> voisinage<br />
Volume rénal (mL)
2 observateurs<br />
Traitem<strong>en</strong>t <strong>de</strong>s images<br />
Pour chaque observateur, chaque acquisition, et pour<br />
chaque rein : 4 mesures <strong>IRM</strong> indép<strong>en</strong>dantes, sans<br />
connaissance <strong>de</strong>s vraies valeurs :<br />
<br />
<br />
2 mesures sans modification manuelle<br />
2 mesures avec modifications manuelles autorisées<br />
Recueil pour chaque mesure:<br />
<br />
<br />
<br />
Volume<br />
Modifications manuelles <strong>de</strong> <strong>la</strong> segm<strong>en</strong>tation<br />
Temps <strong>de</strong> post-traitem<strong>en</strong>t<br />
traitem<strong>en</strong>t
Calculs <strong>de</strong> <strong>la</strong> précision et <strong>de</strong>s variabilité intra- et inter-observateurs<br />
selon <strong>la</strong> métho<strong>de</strong> m<br />
<strong>de</strong> B<strong>la</strong>nd-Altman<br />
[15] .<br />
Les résultats r<br />
prés<strong>en</strong>t<br />
s<strong>en</strong>tés s correspon<strong>de</strong>nt aux limites <strong>de</strong> concordance les plus importantes.<br />
Ces calculs ont été effectués s pour <strong>de</strong>s coupes d’éd<br />
’épaisseurs variables, <strong>en</strong> axial et <strong>en</strong> coronal, sans et avec modifications manuelles
Résultats<br />
Retour au sommaire
Volumes rénaux r<br />
<strong>de</strong> référ<strong>en</strong>cer<br />
r<strong>en</strong>ce<br />
Volume moy<strong>en</strong> = 114 mL<br />
<br />
Reins <strong>de</strong> porcs:<br />
<br />
<br />
Volume moy<strong>en</strong> = 155 mL<br />
[74 mL ; 224 mL]<br />
<br />
Reins d’agneauxd<br />
<br />
<br />
Volume moy<strong>en</strong> = 63 mL<br />
[38,5 mL ; 99 mL]
Exemple <strong>de</strong> graphique <strong>de</strong> B<strong>la</strong>nd-Altman utilisé pour évaluer <strong>la</strong> précision<br />
<strong>de</strong> l’<strong>algorithme</strong> <strong>de</strong> segm<strong>en</strong>tation basé sur les fonctions <strong>de</strong> croyance<br />
Exemple correspondant aux <strong>par</strong>amètres suivants :<br />
- l’<strong>IRM</strong> 1 Tes<strong>la</strong>, acquisition axiale, coupes jointives <strong>de</strong> 4 mm d’épaisseur<br />
- 1ères mesures <strong>de</strong> l’observateur 1, sans modification manuelle.<br />
Chaque point correspond à <strong>un</strong>e erreur <strong>de</strong> mesure (« différ<strong>en</strong>ces » <strong>en</strong> mL)<br />
→ Biais (moy<strong>en</strong>ne <strong>de</strong>s erreurs <strong>de</strong> mesure <strong>de</strong> l’observateur 1) = 0,1 mL<br />
→ Ecart type <strong>de</strong>s différ<strong>en</strong>ces (SDD) = 1,07 mL<br />
→ LC 95% = 4 x 1,07 = 4,3 mL correspondant à [-2,1 mL; 2,2 mL]
Seules les limites <strong>de</strong> concordance<br />
les plus <strong>la</strong>rges sont reportées<br />
<br />
<br />
<br />
<br />
<br />
<br />
Afin <strong>de</strong> limiter le nombre <strong>de</strong> résultats r<br />
et d’<strong>en</strong> d<br />
faciliter l’interprl<br />
interprétation, tation, seules les<br />
SDD les plus <strong>la</strong>rges (résultats les moins satisfaisants) sont reportés<br />
Ex: Pour l’acquisition l<br />
correspondant aux <strong>par</strong>amètres précé<strong>de</strong>nts, les SDD sont:<br />
1,07 pour l’observateur l<br />
1 à <strong>par</strong>tir <strong>de</strong>s images <strong>de</strong> l’<strong>IRM</strong> l<br />
1 T (diapo. précé<strong>de</strong>nte)<br />
1,05 pour l’observateur l<br />
2 à <strong>par</strong>tir <strong>de</strong>s images <strong>de</strong> l’<strong>IRM</strong> l<br />
1 T.<br />
1,75 pour l’observateur l<br />
1 à <strong>par</strong>tir <strong>de</strong>s images <strong>de</strong> l’<strong>IRM</strong> l<br />
1,5 T.<br />
2,1 pour l’observateur l<br />
2 à <strong>par</strong>tir <strong>de</strong>s images <strong>de</strong> l’<strong>IRM</strong> l<br />
1,5 T. T (diapo suivante)<br />
Ainsi 2,1 mL a été ret<strong>en</strong>u comme le SDD le plus important, et a permis <strong>de</strong><br />
calculer les LC 95% = 4 x 2,1 = 8,4 mL (ce qui correspondait, d’aprd<br />
après s les mesures<br />
<strong>de</strong> l’observateur l<br />
2 à <strong>par</strong>tir <strong>de</strong>s images <strong>de</strong> l’<strong>IRM</strong> l<br />
1,5 T, à l’intervalle [-3[<br />
3 mL; 5.4<br />
mL], reporté dans le graphique <strong>de</strong> <strong>la</strong> diapositive suivante).
Précision<br />
Axial<br />
Coronal<br />
♦ sans modifications<br />
- avec modifications<br />
Limites <strong>de</strong> concordance à 95% <strong>de</strong>s précisions <strong>en</strong> fonction <strong>de</strong> l’ori<strong>en</strong>tation et <strong>de</strong> l’épaisseur <strong>de</strong>s coupes.<br />
8* : coupes <strong>de</strong> 4 mm chevauchées, ayant <strong>un</strong>e épaisseur réelle <strong>de</strong> 8 mm.<br />
Toutes les limites <strong>de</strong> concordance pass<strong>en</strong>t <strong>par</strong> 0.<br />
Les SDD maximaux avai<strong>en</strong>t pour valeur :<br />
Pour les coupes adjac<strong>en</strong>tes :<br />
- 2,2 mL <strong>en</strong> axial<br />
- 3,7 mL <strong>en</strong> coronal<br />
Pour les coupes <strong>de</strong> 4 mm chevauchées :<br />
- 1,4 mL <strong>en</strong> axial<br />
- 10,2 mL <strong>en</strong> coronal
Variabilité intra-observateur<br />
Axial<br />
Coronal<br />
♦ sans modifications<br />
- avec modifications<br />
Limites <strong>de</strong> concordance à 95% <strong>de</strong>s précisions <strong>en</strong> fonction <strong>de</strong> l’ori<strong>en</strong>tation et <strong>de</strong> l’épaisseur <strong>de</strong>s coupes.<br />
8* : coupes <strong>de</strong> 4 mm chevauchées, ayant <strong>un</strong>e épaisseur réelle <strong>de</strong> 8 mm.<br />
Toutes les limites <strong>de</strong> concordance pass<strong>en</strong>t <strong>par</strong> 0.<br />
Les SDD maximaux avai<strong>en</strong>t pour valeur :<br />
Pour les coupes adjac<strong>en</strong>tes :<br />
- 0,6 mL <strong>en</strong> axial<br />
- 3,3 mL <strong>en</strong> coronal<br />
Pour les coupes <strong>de</strong> 4 mm chevauchées :<br />
- 0,6 mL <strong>en</strong> axial<br />
- 8,1 mL <strong>en</strong> coronal
Variabilité inter-observateurs<br />
Axial<br />
Coronal<br />
♦ sans modifications<br />
- avec modifications<br />
Limites <strong>de</strong> concordance à 95% <strong>de</strong>s précisions <strong>en</strong> fonction <strong>de</strong> l’ori<strong>en</strong>tation et <strong>de</strong> l’épaisseur <strong>de</strong>s coupes.<br />
8* : coupes <strong>de</strong> 4 mm chevauchées, ayant <strong>un</strong>e épaisseur réelle <strong>de</strong> 8 mm.<br />
Toutes les limites <strong>de</strong> concordance pass<strong>en</strong>t <strong>par</strong> 0.<br />
Les SDD maximaux avai<strong>en</strong>t pour valeur :<br />
Pour les coupes adjac<strong>en</strong>tes :<br />
- 1,8 mL <strong>en</strong> axial<br />
- 5,4 mL <strong>en</strong> coronal<br />
Pour les coupes <strong>de</strong> 4 mm chevauchées :<br />
- 0,6 mL <strong>en</strong> axial<br />
- 5,7 mL <strong>en</strong> coronal
Modifications manuelles: exemple<br />
Segm<strong>en</strong>tation <strong>de</strong> <strong>la</strong> graisse intra-sinusale<br />
Segm<strong>en</strong>tation<br />
automatique<br />
Segm<strong>en</strong>tation adaptée :<br />
<strong>la</strong> graisse intra-sinusale n’est pas prise <strong>en</strong> compte<br />
Mais, elle était prise <strong>en</strong> compte pour les<br />
mesures <strong>de</strong> référ<strong>en</strong>ces (<strong>par</strong> immersion)
Modifications manuelles: exemple<br />
Segm<strong>en</strong>tation <strong>de</strong> <strong>la</strong> graisse intra-sinusale<br />
Segm<strong>en</strong>tation<br />
automatique<br />
Correction<br />
manuelle
Toujours < 75 s<br />
Durées <strong>de</strong> post-traitem<strong>en</strong>t<br />
traitem<strong>en</strong>t
Discussion<br />
Retour au sommaire
Coupes jointives<br />
Coupes axiales :<br />
<br />
<br />
Précises<br />
: SDD ≤ 2,2 mL<br />
Reproductibles :<br />
SDD intra-obs<br />
SDD inter-obs<br />
SDD<br />
SDD<br />
≤ 0,6 mL<br />
≤ 1,8 mL<br />
Car peu <strong>de</strong> volume <strong>par</strong>tiel<br />
Acquisition difficile chez les <strong>en</strong>fants (respiration libre) :<br />
-durée d’acquisition plus longue qu’<strong>en</strong> coronal (car + d’images)<br />
- flou cinétique : mouvem<strong>en</strong>ts respiratoires cranio-caudaux<br />
Coupes coronales : moins fiables<br />
<br />
<br />
Moins précises<br />
: SDD ≤ 3,7 mL<br />
Moins reproductibles :<br />
SDD intra-obs<br />
SDD inter-obs<br />
SDD<br />
SDD<br />
≤ 3,3 mL<br />
≤ 5,4 mL<br />
En raison du volume <strong>par</strong>tiel<br />
Mais d’autant plus fiables<br />
que les coupes sont fines<br />
Durée e <strong>de</strong> traitem<strong>en</strong>t d’images d<br />
toujours < 75 s
Coupes 3D 4 mm chevauchées<br />
es<br />
Volume <strong>par</strong>tiel +++ (épaisseur réelle r<br />
<strong>de</strong>s coupes : 8 mm)<br />
Coronal : inacceptable<br />
Précision : SDD ≤ 10,5 mL<br />
Var. intra-obs. : SDD ≤ 8,1 mL<br />
Var. inter-obs. : SDD ≤ 5,7 mL
Limites <strong>de</strong> l’él<br />
’étu<strong>de</strong><br />
Nombre limité <strong>de</strong> c<strong>la</strong>sses : 2 (3 in vivo, cf. annexe)<br />
Abs<strong>en</strong>ce d’organes d<br />
<strong>de</strong> voisinage (simplicité du fantôme)<br />
Abs<strong>en</strong>ce <strong>de</strong> graisse et <strong>de</strong> cavités s intra-sinusales<br />
à éliminer<br />
Abs<strong>en</strong>ce <strong>de</strong> mouvem<strong>en</strong>ts respiratoires
Applications cliniques<br />
Quand et comm<strong>en</strong>t<br />
acquérir les images volumétriques<br />
Retour au sommaire
Protocole d’acquisition d<br />
d’<strong>un</strong>e d<br />
uro-<strong>IRM</strong><br />
<br />
<br />
<br />
<br />
Repérage dans les 3 p<strong>la</strong>ns<br />
Acquisition « urographique »<br />
Séqu<strong>en</strong>ce fortem<strong>en</strong>t pondérée e T2 fat sat coronale oblique (ba<strong>la</strong>nced(<br />
FFE, ou ES rapi<strong>de</strong>)<br />
Acquisition dynamique<br />
EG T1 rapi<strong>de</strong> 3D (ou à défaut 2D monocoupe), avec <strong>un</strong>e résolution r<br />
temporelle < 5 s :<br />
Positionnem<strong>en</strong>t coronal oblique dans l’axe l<br />
<strong>de</strong>s reins<br />
Acquisition à b<strong>la</strong>nc p<strong>en</strong>dant 1 minute<br />
Puis p<strong>en</strong>dant 15-20 minutes après s injection <strong>de</strong> 0,05 mmol/kg <strong>de</strong> gadolinium<br />
± Angio-<strong>IRM</strong> si syndrome <strong>de</strong> jonction<br />
<br />
Acquisition volumique <strong>de</strong>s 2 reins<br />
Repr<strong>en</strong>dre le temps tubu<strong>la</strong>ire <strong>de</strong> <strong>la</strong> séqu<strong>en</strong>ce s<br />
dynamique 3D si coupes < 5 mm<br />
Sinon acquisition EG T1 coronale oblique ou axiale (2D ou 3D), coupes < 5 mm<br />
d’épaisseur :<br />
<br />
<br />
Immédiatem<strong>en</strong>t après s l’angiol<br />
angio-<strong>IRM</strong><br />
Sinon, , après s réinjection r<br />
<strong>de</strong> 0,05 mmol/kg <strong>de</strong> gadolinium, au temps tubu<strong>la</strong>ire
Conclusion et perspectives<br />
Retour au sommaire
Conclusion<br />
<br />
<br />
<br />
<br />
<br />
Les fonctions <strong>de</strong> croyance permett<strong>en</strong>t <strong>un</strong>e segm<strong>en</strong>tation précise,<br />
reproductible et rapi<strong>de</strong> à <strong>par</strong>tir <strong>de</strong> coupes axiales adjac<strong>en</strong>tes.<br />
Les résultats r<br />
sont plus fiables <strong>en</strong> axial qu’<strong>en</strong> coronal, <strong>en</strong> raison <strong>de</strong>s<br />
effets <strong>de</strong> volume <strong>par</strong>tiel.<br />
Plus les coupes sont fines, plus les résultats r<br />
<strong>de</strong> <strong>la</strong> segm<strong>en</strong>tation sont<br />
bons.<br />
L’utilisation <strong>de</strong>s coupes chevauchées es est à utiliser avec pru<strong>de</strong>nce :<br />
l’épaisseur réelle r<br />
correspond au double <strong>de</strong> <strong>la</strong> valeur affichée e sur<br />
l’imageur<br />
Le logiciel permet <strong>de</strong> traiter <strong>de</strong>s images <strong>IRM</strong> prov<strong>en</strong>ant <strong>de</strong><br />
constructeurs différ<strong>en</strong>ts.
Volumétrie corticale<br />
Perspectives<br />
Qui serait <strong>en</strong>core mieux corrélée à <strong>la</strong> fonction gloméru<strong>la</strong>ire, que les volumes <strong>par</strong><strong>en</strong>chymateux.<br />
Pourrait être utilisée comme volume d’intérêt (VOI)<br />
pour <strong>un</strong>e étu<strong>de</strong> dynamique à <strong>par</strong>tir d’<strong>un</strong>e acquisition 3D.
Volumétrie corticale<br />
Perspectives<br />
Fonctions <strong>de</strong> croyance : autres organes, y<br />
compris <strong>en</strong> scanner.
Annexe<br />
Fonctionnem<strong>en</strong>t <strong>de</strong>s fonctions <strong>de</strong> croyance<br />
<strong>en</strong> 5 étapes<br />
Retour au sommaire
1 – Définition <strong>de</strong>s sources d’informationd<br />
Le voxel c<strong>en</strong>tral V à étiqueter<br />
Les voxels voisins V i<br />
Taille du filtre (3x3x3)<br />
Vi’’1<br />
Vi’’2<br />
Vi’’3<br />
Vi1<br />
Vi2<br />
Vi3<br />
Vi’’4<br />
Vi’’<br />
Vi’’5<br />
Vi’1<br />
Vi’4<br />
Vi’2<br />
Vi’<br />
Vi’3<br />
Vi’5<br />
Vi4<br />
Vi6<br />
V<br />
Vi7<br />
Vi5<br />
Vi8<br />
Vi’’6 Vi’’7 Vi’’8<br />
Coupe n+1<br />
Vi’6<br />
Vi’7<br />
Vi’8<br />
Coupe n<br />
Coupe n-1
2 – Choix <strong>de</strong>s caractéristiques ristiques <strong>de</strong>s VOI<br />
Nombre k <strong>de</strong> VOI (volumes d’intd<br />
intérêt ou « c<strong>la</strong>sses »)<br />
→ connu <strong>par</strong> l’application l<br />
<strong>en</strong> fonction du type d’éd<br />
’étu<strong>de</strong><br />
→ 3 c<strong>la</strong>sses pour <strong>la</strong> volumétrie rénale r<br />
in vivo
2 – Choix <strong>de</strong>s caractéristiques ristiques <strong>de</strong>s VOI<br />
Nombre k <strong>de</strong> VOI (volumes d’intd<br />
intérêt ou « c<strong>la</strong>sses »)<br />
→ connu <strong>par</strong> l’application l<br />
<strong>en</strong> fonction du type d’éd<br />
’étu<strong>de</strong><br />
→ 3 c<strong>la</strong>sses pour <strong>la</strong> volumétrie rénale r<br />
in vivo
2 – Choix <strong>de</strong>s caractéristiques ristiques <strong>de</strong>s VOI<br />
Nombre k <strong>de</strong> VOI (c<strong>la</strong>sses)<br />
→ connu <strong>par</strong> l’applicationl
2 – Choix <strong>de</strong>s caractéristiques ristiques <strong>de</strong>s VOI<br />
Nombre k <strong>de</strong> VOI (c<strong>la</strong>sses)<br />
→ connu <strong>par</strong> l’applicationl<br />
Les c<strong>en</strong>tres <strong>de</strong> gravité C k <strong>de</strong> chac<strong>un</strong>e <strong>de</strong>s c<strong>la</strong>sses<br />
→ détermination automatique <strong>par</strong> l’<strong>algorithme</strong> l<br />
<strong>de</strong>s k-meansk<br />
k = 3
3 – Calcul <strong>de</strong>s masses <strong>de</strong> croyance<br />
Degré <strong>de</strong> croyance qu’<strong>un</strong> <strong>un</strong> voxel ap<strong>par</strong>ti<strong>en</strong>ne à VOI k<br />
1) du voxel étudié : V<br />
m[V](VOI<br />
VOI k ) = δ.e<br />
-( γ.d V,Ck )<br />
δ = 0,9<br />
γ = 0,05
3 – Calcul <strong>de</strong>s masses <strong>de</strong> croyance<br />
2) <strong>de</strong>s voxels voisins ViV<br />
m[V i ](VOI<br />
k ) = α i . δ. e -( γ.d Vi ,C<br />
,C k<br />
)<br />
α i = e -(β.d Vi,V)<br />
Pondération <strong>de</strong> <strong>la</strong> fiabilité <strong>de</strong>s informations<br />
<strong>en</strong> fonction <strong>de</strong> <strong>la</strong> distance euclidi<strong>en</strong>ne d V i , V<br />
sé<strong>par</strong>ant le voxel étudié<br />
<strong>de</strong>s autres voxels du voisinage apportant <strong>un</strong>e information
4 – Fusion <strong>de</strong>s informations<br />
V : k masses <strong>de</strong> croyances<br />
V i : k.V i masses <strong>de</strong> croyances<br />
Fusion <strong>de</strong>s informations :<br />
-loi mathématique matique <strong>de</strong> combinaison <strong>de</strong> Dempster<br />
→ V : obt<strong>en</strong>tion <strong>de</strong> k masses <strong>de</strong> croyance<br />
fusionnées : m f [V](VOI<br />
VOI k )
5 – Prise <strong>de</strong> décisiond<br />
Décision d’ap<strong>par</strong>t<strong>en</strong>ance d<br />
du voxel V à <strong>un</strong> VOI k<br />
m f [V](VOI<br />
VOI k ) <strong>la</strong> + forte permet d’attribuer d<br />
le<br />
voxel à <strong>un</strong>e c<strong>la</strong>sse<br />
k = 3<br />
Rev<strong>en</strong>ir aux fonctions <strong>de</strong> croyance<br />
(matériel et métho<strong>de</strong>s)
Référ<strong>en</strong>ces<br />
Retour au sommaire
Référ<strong>en</strong>ces (1)<br />
1. Rohrschnei<strong>de</strong>r WK, Becker K, Hoff<strong>en</strong>d J, et al. Combined static-dynamic<br />
MR urography for the<br />
simultaneous evaluation of morphology and f<strong>un</strong>ction in urinary tract obstruction. . II. Findings in<br />
experim<strong>en</strong>tally induced ureteric st<strong>en</strong>osis. Pediatr Radiol 2000;30:523<br />
;30:523-532532<br />
2. Rohrschnei<strong>de</strong>r WK, Haufe S, Clorius JH, Troger J. MR to assess r<strong>en</strong>al f<strong>un</strong>ction in childr<strong>en</strong>. Eur<br />
Radiol 2003;13:1033<br />
;13:1033-10451045<br />
3. Rohrschnei<strong>de</strong>r WK, Haufe S, Wiesel M, et al. F<strong>un</strong>ctional and morphologic evaluation of<br />
cong<strong>en</strong>ital urinary tract di<strong>la</strong>tation by using combined static-dynamic<br />
MR urography: findings in<br />
kidneys with a single collecting system. Radiology 2002;224:683-694<br />
694<br />
4. Grattan-Smith<br />
JD, Perez-Bayfield<br />
MR, Jones RA, et al. MR imaging of kidneys: f<strong>un</strong>ctional<br />
evaluation using F-15<br />
perfusion imaging. Pediatr Radiol 2003;33:293-304<br />
304<br />
5. Cou<strong>la</strong>m CH, Bouley DM, Sommer FG. Measurem<strong>en</strong>t of r<strong>en</strong>al volumes with contrast-<strong>en</strong>hanced<br />
MRI. J Magn Reson Imaging 2002;15:174-179<br />
179<br />
6. van <strong>de</strong>n Dool SW, Wasser MN, <strong>de</strong> Fijter JW, Hoekstra J, van <strong>de</strong>r Geest RJ. F<strong>un</strong>ctional r<strong>en</strong>al<br />
volume: : quantitative analysis at gadolinium-<strong>en</strong>hanced<br />
MR angiography--<br />
--feasibility<br />
study in healthy<br />
pot<strong>en</strong>tial kidney donors. Radiology 2005;236:189-195<br />
195<br />
7. Bakker J, Olree M, Kaatee R, <strong>de</strong> Lange EE, Beek FJ. In vitro measurem<strong>en</strong>t of kidney size:<br />
com<strong>par</strong>ison of ultrasonography and MRI. Ultraso<strong>un</strong>d Med Biol 1998;24:683-688<br />
688<br />
8. Bakker J, Olree M, Kaatee R, et al. R<strong>en</strong>al volume measurem<strong>en</strong>ts: accuracy and repeatability of US<br />
com<strong>par</strong>ed with that of MR imaging. Radiology 1999;211:623-628<br />
628
Référ<strong>en</strong>ces (2)<br />
9. Che<strong>un</strong>g CM, Shurrab AE, Buckley DL, et al. MR-<strong>de</strong>rived<br />
r<strong>en</strong>al morphology and r<strong>en</strong>al f<strong>un</strong>ction<br />
in pati<strong>en</strong>ts with atherosclerotic r<strong>en</strong>ovascu<strong>la</strong>r disease. Kidney Int 2006;69:715-722<br />
722<br />
10. Cibulskyte D, Engberg A, Pe<strong>de</strong>rs<strong>en</strong> M, et al. Kidney volume increases during long-term<br />
ciclosporin a treatm<strong>en</strong>t. Transp<strong>la</strong>nt Proc 2006;38:2714-2718<br />
2718<br />
11. Jones RA, Easley K, Little SB, Scherz H, Kirsch AJ, Grattan-Smith<br />
JD. Dynamic contrast-<br />
<strong>en</strong>hanced MR urography in the evaluation of pediatric hydronephrosis: : Part 1, f<strong>un</strong>ctional<br />
assessm<strong>en</strong>t. . AJR Am J Ro<strong>en</strong>tg<strong>en</strong>ol 2005;185:1598-1607<br />
1607<br />
12. Lefort C, Dacher JN. Analyse <strong>de</strong> <strong>la</strong> fonction rénale r<br />
sé<strong>par</strong>s<br />
<strong>par</strong>ée e et <strong>de</strong> l'excrétion urinaire <strong>par</strong> <strong>IRM</strong>.<br />
Application au syndrome <strong>de</strong> <strong>la</strong> jonction pyélour<br />
lourétérale. . Feuillets <strong>de</strong> Radiologie 2005; 45:174-<br />
190.<br />
13. Lefort C, Marouteau-Pasquier Pasquier N, Pesquet AS, Pfister C, Vera P, Dacher JN. Dynamic MR<br />
urography in urinary tract obstruction: implem<strong>en</strong>tation and preliminary results. Abdom<br />
Imaging 2006; 31:232-240.<br />
240.<br />
14. Dieudonne A, Zhang P, Vannoor<strong>en</strong>berghe P, Gardin I. Semiautomated thoracic and abdominal<br />
computed tomography segm<strong>en</strong>tation using the belief f<strong>un</strong>ctions theory: : application to 3D<br />
internal dosimetry. . Cancer Biother Radiopharm 2007; 22:275-280.<br />
280.<br />
15. B<strong>la</strong>nd JM, Altman DG. Statistical methods for assessing agreem<strong>en</strong>t t betwe<strong>en</strong> two methods of<br />
clinical measurem<strong>en</strong>t. Lancet 1986; 1:307-310.<br />
310.
Remerciem<strong>en</strong>ts<br />
Retour au sommaire
Remerciem<strong>en</strong>ts<br />
À <strong>la</strong> Société Française aise <strong>de</strong> Radiologie : bourse <strong>de</strong><br />
Master.<br />
Au Pr Jacques Thiébot<br />
bot, , sans qui cette étu<strong>de</strong><br />
n’aurait pas été possible.<br />
A l’<strong>en</strong>semble <strong>de</strong>s manipu<strong>la</strong>teurs d’<strong>IRM</strong>d<br />
du CHU<br />
<strong>de</strong> Rou<strong>en</strong>, pour leur compét<strong>en</strong>ce et leur<br />
disponibilité.