Note publique d'information : Le contourage des ventricules cardiaques sur IRM est nécessaire à la détermination
de la fonction contractile du coeur. Cette tâche est difficile, en particulier pour
le ventricule droit (VD), due au flou aux frontières des cavités, aux irrégularités
des intensités et à sa forme complexe et variable. Peu de travaux ont cependant été
réalisés afin de résoudre cette problématique de segmentation. Dans ce but, nous avons
proposé et développé deux méthodes de segmentation basées sur la méthode des coupes
de graphe (GC), à laquelle nous avons incorporé des a priori de forme. La première
méthode, semi-automatique, repose sur une carte d'a priori statistique créée à base
d'Analyses en Composantes Principales et intégrée à la méthode des GC binaires. La
seconde, automatique, permet la segmentation d'un ensemble d'objets par GC multi-labels
à partir d'un modèle de forme probabiliste basé sur le recalage et la fusion d'atlas.
Ces méthodes ont été évaluées sur une base importante d'IRM cardiaques, composée de
48 patients. Une comparaison aux méthodes de l'état de l'art pour cette application
à travers le challenge de segmentation du VD MICCAI'12, que nous avons organisé, montre
l'efficacité de nos méthodes.
Note publique d'information : Segmenting the cardiac ventricles on MR Images is required for cardiac function assessment.
This task is difficult, especially for the right ventricle (RV), due to the fuzziness
of the boundaries of the cavities, intensity irregularities and its complex and variable
shape. This is probably one of the reasons why RV functional assessment has long been
considered secondary compared to that of the left ventricle (LV), leaving the problem
of RV segmentation wide open. For this purpose, we proposed and developed two segmentation
methods based on graphcuts (GC), in which we have incorporated a shape prior. The
first method, semi-automatic, is based on a statistical prior map build from a Principal
Component Analysis, integrated in the GC. The second, automatic, enables multi-object
segmentation from a probabilistic shape model based on the registration and the fusion
of atlases. These methods have been evaluated on a large database of cardiac MRI,
consisting of 48 patients. We have compared our methods with the state of the art
methods for this application through the RV segmentation challenge MICCAI'12 we organized
and have shown the effectiveness of our methods.