Conception et mise en œuvre d’un système informatique d’aide à la reconstruction volumique du foie par des techniques d’apprentissage Julien Nauroy, Emmanuelle Frenoux, Angel Osorio - LIMSI en collaboration avec : LRI, Kremlin-Bicêtre, Antoine Beclère

Segmentation 3D du foie : intérêt Lésions hépatiques : première cause de mortalité dans la pathologie cancéreuse La connaissance précise du volume du foie est déterminante pour les traitements cliniques : Chirurgie Chimiothérapie Embolisation Le volume du foie et des segments hépatiques sont le critère de choix majeur lors d’une hépatectomie segmentaire Les lésions hépatiques sont une des premières causes de mortalité (morbidité) dans les pathologies cancéreuses Importance de la connaissance précise du volume du foie pour : Chirurgie Chimiothérapie (dosage) Embolisation ici : hépatectomie par chimio, i.e. délimitation des segments et des veines qui les alimentent, injection de produit de chimiothérapie qui « détruira » la partie pathologique. (intervention ayant pour but de boucher les vaisseaux sanguins qui constituent ou nourrissent une lésion, ou de boucher une lésion portée par un vaisseau. Nature des lésions embolisées : malformations congénitales des vaisseaux, lésions secondaires à un traumatisme, tumeurs…) L’hépatectomie (retrait d’une partie du foie, lésée) constitue l’acte majeur en chirurgie hépatique. Le volume du foie et les volumes des segments hépatiques sont le critère majeur de choix clinique (le foie se régénère, mais il faut laisser un volume suffisant de foie sain) 18 septembre 2018 LIMSI-CNRS. AI 2006

Le contourage automatique du foie Region-dépendant : Frontière foie / cœur Frontière foie / graisse peri-hépatique Frontière foie / estomac Au cours de la segmentation manuelle, l’expert adapte ses critères à la région en cours d’analyse. Le contourage du foie dépend de la région où l’on se trouve (contraste, différences de densité) Quand un « senior » effectue la reconstruction du foie, il applique « instinctivement » des critères différents selon la région en cours d’analyse. 18 septembre 2018 LIMSI-CNRS. AI 2006

Identifier le foie… Coupe m Coupe m+1 Coupe n 18 septembre 2018 Difficulté de localisation du foie selon les coupes. Même d’une coupe à l’autre. Sa densité est proche de celle des organes qui l’entourent. Coupe m+1 Coupe n 18 septembre 2018 LIMSI-CNRS. AI 2006

Identifier le foie… 18 septembre 2018 LIMSI-CNRS. AI 2006

Objectifs de ce projet de recherche Utiliser des méthodes d’apprentissage et de suivi d’actions pour aider "dynamiquement" l’opérateur dans la reconstruction du foie Proposer un outil de segmentation qui : Utilise une méthode automatique pour fournir un premier contour à partir de l'initialisation du clinicien Propose plusieurs choix de contours (hypothèses) au clinicien (choix de la "meilleure" hypothèse) Apprenne des choix de l'utilisateur Soit capable de proposer une probabilité d’appartenance à la structure 18 septembre 2018 LIMSI-CNRS. AI 2006

Délimitation des segments hépatiques IV III II I VIII V VII VI Après le calcul des frontières, identifier et nommer les segments 18 septembre 2018 LIMSI-CNRS. AI 2006

Délimitation des segments hépatiques Reconstruction 3D, volumétrique: Disposition spatiale des branches de la veine porte et des veines sus-hépatiques. 18 septembre 2018 LIMSI-CNRS. AI 2006

Délimitation des segments hépatiques Après le calcul des frontières, les segments sont visualisés en 3D et leur volume peut être automatiquement calculé. 18 septembre 2018 LIMSI-CNRS. AI 2006

Collaborations LIMSI (J. Nauroy, A. Osorio, E. Frenoux) : traitement d’images + expertise médicale LRI (M. Sebag) : méthodes d’apprentissage Kremlin-Bicêtre (D. Pariente) : acquisition des images, expertise médicale Hôpital Antoine Beclère (D. Musset) : acquisition des images, expertise médicale Images : scanners et IRM humains et singe LIMSI (A. Osorio, E. Frenoux) : traitement d’images + expertise médicale LRI (Michèle Sebag) : méthodes d’apprentissage Kremlin-Bicêtre (Danièle Pariente) : acquisition des images, expertise médicale Hôpital Antoine Beclère (Dominique Musset) : acquisition des images, expertise médicale (patients & animaux pour valider les nouvelles techniques en chimiothérapie) 18 septembre 2018 LIMSI-CNRS. AI 2006

Résultats attendus Réduction du temps de reconstruction d’environ 30% Diminution de l’erreur de mesure des volumes Segmentation moins opérateur-dépendante Meilleure évaluation pré-opératoire des volumes Segmentation anatomique avec visualisations et mesures volumiques (multiples applications cliniques) Aide aux interventions chirurgicales Actuellement, avec PTM3D, un expert met 20 à 30 minutes pour délimiter les segments hépatiques coupe par coupe : l’utilisation des techniques d’apprentissage et d’une méthode semi-automatique permet d’envisager une réduction du temps de reconstruction de 30% environ. On espère diminuer l’erreur de mesure des volumes à moins de 2% Meilleure évaluation pré-opératoire des volumes du foie et des lésions 18 septembre 2018 LIMSI-CNRS. AI 2006