Système d’aide au diagnostic (CAD) en imagerie médicale TEP neurologique.

Abstract

Le diagnostic précoce et précis des pathologies neurologiques reste une tâche difficile pour les spécialistes. Parmi les modalités d'imagerie fonctionnelle les plus performantes, on retrouve la tomographie par émission de positons, qui est souvent utilisée dans le but de parvenir à un diagnostic précoce. Toutefois, l'évaluation classique des images TEP repose souvent sur la réorientation manuelle, la lecture visuelle de coupes tomographiques et de l'analyse semi-quantitative de certaines régions d'intérêt. Ces mesures prennent du temps et sont subjectives et sujettes à erreur. L’objectif de notre travail est de proposer un système d’aide au diagnostic assisté par ordinateur (CAD), afin d’aider les cliniciens dans leur interprétation. La base d’images utilisée dans ce mémoire est : « PET-SORTEO ». C’est une plateforme de simulation, permettant la génération de données TEP brutes réalistes en un temps de calcul acceptable. Cette plateforme est issue d’une collaboration impliquant d’une part le CERMEP à Lyon et d’autre part le McConnell Brain Imaging Centre de l’Institut Neurologique de Montréal (université McGill). La validation du modèle de génération des données TEP, incluant la simulation des projections brutes, la correction et la reconstruction. L'approche proposée est basée sur la sélection des paramètres des images et sur la classification réalisée par les machines à vecteurs de support (SVM). Une étude est réalisée afin de trouver par une approche fréquentielle par ondelettes, les paramètres discriminants à partir des images TEP. Ces caractéristiques seront alors envoyées à un classifieur SVM après la réduction du vecteur par deux approches : l’ACP et le calcul des moyennes. Le système proposé donne une précision de 87% dans la classification des images saines et pathologiques.