Détection précoce des accidents vasculaires cérébraux de type ischémiques à partir des images tomodensitométriques.

Abstract

Le but de cette étude est de mettre au point une nouvelle méthode automatique de détection des lésions ischémiques cérébrales précoces sur des images de tomodensitométrie, en se basant sur la symétrie entre les hémisphères cérébraux. L'Alberta Stroke Program (ASPECTS) a été proposée pour aider les radiologistes à prendre des décisions en matière de traitement thrombolytique. Seuls les patients avec des balayages de base favorables (ASPECTS, 8–10) peuvent bénéficié du traitement de revascularisation endovasculaire. La classification des images en normales et anormales dépend des caractéristiques des côtés gauche et droit du cerveau. Pour une détection précise, nous avons intégré un algorithme d'estimation automatique de la ligne médiane pour le tracer correctement. La méthode proposée comporte cinq étapes: prétraitement, segmentation de 10 régions d'intérêt (ROI), élimination des anciens infarctus et de l'espace du liquide céphalo-rachidien (LCR) et extraction des caractéristiques et la détection des lésions. Les caractéristiques obtenues à partir de dix ROI ont ensuite été utilisées pour sélectionner les régions anormales et calculer le score ASPECTS correspondant. La méthode a été appliquée à 50 patients atteints d'infarctus de l'artère cérébrale moyenne (ACM) qui se sont présentés au centre d'imagerie LA MEKERRA. De bons résultats sont obtenus, notamment pour l‘estimation de la ligne médiane comparée à la détection manuelle. La performance de notre méthode est tout à fait satisfaisante avec une sensibilité de 98.8%. Notre approche a le potentiel d‘être utilisée en tant que deuxième opinion dans le diagnostic de l‘AVC.