Segmentation automatique de la fibrose pulmonaire sur images de tomodensitométrie en radio-oncologie
La fibrose pulmonaire est une maladie pulmonaire interstitielle caractérisée par une production irréversible de tissus conjonctifs. Le pronostic de la maladie est plus faible que celui de plusieurs cancers. Dans les dernières années, cette pathologie a été identifiée comme un risque de complication suite à des traitements de radiothérapie. Développer une toxicité post-radique peut compromettre les bénéfices de la radiothérapie, ce qui fait de la fibrose pulmonaire une contre-indication relative. Localiser manuellement la présence de fibrose sur des images de tomodensitométrie (CT) est un problème difficile pouvant nécessiter l’intervention de plusieurs experts pour un seul patient. L’objectif de ce projet est de segmenter automatiquement la fibrose pulmonaire sur des images CT. Des réseaux de neurones complètement convolutifs ont été développés et implémentés pour effectuer une assignation automatique de tissus pulmonaires. Sur une coupe axiale donnée en entrée, l’assignation est réalisée pour l’ensemble des voxels pulmonaires en une seule inférence. L’optimisation des paramètres a été réalisée dans des contextes d’apprentissage supervisé et semi-supervisé en minimisant des variantes de l’entropie croisée entre les prédictions et des annotations manuelles d’experts. Les données utilisées consistent en des images CT haute résolution ainsi que des délinéations réalisées par des radiologistes et des radio-oncologues. Les cartes de segmentation prédites ont été comparées par rapport à des segmentations manuelles afin de valider les tissus assignés par les réseaux convolutifs. Les résultats obtenus suggèrent que des applications en radio-oncologie sont envisageables, telles que le dépistage de la fibrose avant la planification de traitements et l’évaluation de la progression de la fibrose pendant et suivant les traitements de radiothérapie.
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